Overview

Brought to you by YData

Dataset statistics

Number of variables28
Number of observations210
Missing cells1179
Missing cells (%)20.1%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory46.1 KiB
Average record size in memory225.0 B

Variable types

Unsupported3
Text8
Categorical13
Numeric3
Boolean1

Alerts

expired has constant value "0" Constant
available_from is highly overall correlated with flat_condition and 1 other fieldsHigh correlation
building_type is highly overall correlated with deposit and 3 other fieldsHigh correlation
deposit is highly overall correlated with building_type and 1 other fieldsHigh correlation
elevator is highly overall correlated with building_type and 1 other fieldsHigh correlation
flat_condition is highly overall correlated with available_fromHigh correlation
ogrzewanie is highly overall correlated with available_from and 1 other fieldsHigh correlation
safeguards is highly overall correlated with building_type and 1 other fieldsHigh correlation
year_of_construction is highly overall correlated with elevatorHigh correlation
ogrzewanie is highly imbalanced (85.3%) Imbalance
flat_condition is highly imbalanced (87.4%) Imbalance
added_dt has 210 (100.0%) missing values Missing
last_update has 210 (100.0%) missing values Missing
expired_date has 210 (100.0%) missing values Missing
floor has 4 (1.9%) missing values Missing
ogrzewanie has 30 (14.3%) missing values Missing
flat_condition has 37 (17.6%) missing values Missing
available_from has 100 (47.6%) missing values Missing
deposit has 32 (15.2%) missing values Missing
additional_information has 15 (7.1%) missing values Missing
year_of_construction has 52 (24.8%) missing values Missing
building_type has 17 (8.1%) missing values Missing
security has 80 (38.1%) missing values Missing
equipment has 18 (8.6%) missing values Missing
utilities has 120 (57.1%) missing values Missing
safeguards has 44 (21.0%) missing values Missing
link has unique values Unique
added_dt is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
last_update is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
expired_date is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported

Reproduction

Analysis started2025-02-28 22:18:55.959325
Analysis finished2025-02-28 22:19:02.873015
Duration6.91 seconds
Software versionydata-profiling vv4.12.1
Download configurationconfig.json

Variables

added_dt
Unsupported

Missing  Rejected  Unsupported 

Missing210
Missing (%)100.0%
Memory size3.3 KiB

last_update
Unsupported

Missing  Rejected  Unsupported 

Missing210
Missing (%)100.0%
Memory size3.3 KiB

link
Text

Unique 

Distinct210
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.3 KiB
2025-02-28T23:19:03.116220image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length94
Median length86
Mean length80.204762
Min length46

Characters and Unicode

Total characters16843
Distinct characters66
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique210 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowhttps://www.otodom.pl/pl/oferta/jednopokojowe-z-tarasem-w-apartamentowcu-garaz-ID4wbEg
2nd rowhttps://www.otodom.pl/pl/oferta/minimum-na-rok-wysoki-standard-garaz-podziemny-ID4wbxP
3rd rowhttps://www.otodom.pl/pl/oferta/2-pokoje-z-osoba-kuchnia-stacja-metra-wilanowska-ID4wb9t
4th rowhttps://www.otodom.pl/pl/oferta/piekne-nowe-3pok-garaz-duzy-taras-blisko-metro-ID4wbai
5th rowhttps://www.otodom.pl/hpr/pl/oferta/klimatyczne-2-pok-kamienica-przy-pl-zbawiciela-50m-ID4waGq
ValueCountFrequency (%)
https://www.otodom.pl/pl/oferta/jednopokojowe-z-tarasem-w-apartamentowcu-garaz-id4wbeg 1
 
0.5%
https://www.otodom.pl/pl/oferta/minimalistyczny-styl-i-elektrownia-powisle-i-jasne-id4watk 1
 
0.5%
https://www.otodom.pl/hpr/pl/oferta/klimatyczne-3-pokoje-w-kamienicy-przy-parku-id4w7ra 1
 
0.5%
https://www.otodom.pl/pl/oferta/trzypokojowe-mieszkanie-z-balkonem-i-parkingiem-id4wau3 1
 
0.5%
https://www.otodom.pl/pl/oferta/2-pokoje-z-osoba-kuchnia-stacja-metra-wilanowska-id4wb9t 1
 
0.5%
https://www.otodom.pl/pl/oferta/piekne-nowe-3pok-garaz-duzy-taras-blisko-metro-id4wbai 1
 
0.5%
https://www.otodom.pl/hpr/pl/oferta/klimatyczne-2-pok-kamienica-przy-pl-zbawiciela-50m-id4wagq 1
 
0.5%
https://www.otodom.pl/pl/oferta/przestronne-cztery-pokoje-z-oddzielna-kuchnia-id4wb9g 1
 
0.5%
https://www.otodom.pl/pl/oferta/komfortowe-przestronne-sloneczne-3p-na-mokotowie-id4wb7b 1
 
0.5%
https://www.otodom.pl/pl/oferta/mokotow-2-pokoje-garaz-id4wbhb 1
 
0.5%
Other values (200) 200
95.2%
2025-02-28T23:19:03.441725image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
o 1552
 
9.2%
- 1259
 
7.5%
w 1182
 
7.0%
t 1090
 
6.5%
/ 1081
 
6.4%
a 1011
 
6.0%
e 927
 
5.5%
p 918
 
5.5%
l 678
 
4.0%
r 583
 
3.5%
Other values (56) 6562
39.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 12671
75.2%
Other Punctuation 1711
 
10.2%
Dash Punctuation 1259
 
7.5%
Uppercase Letter 609
 
3.6%
Decimal Number 593
 
3.5%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 1552
12.2%
w 1182
 
9.3%
t 1090
 
8.6%
a 1011
 
8.0%
e 927
 
7.3%
p 918
 
7.2%
l 678
 
5.4%
r 583
 
4.6%
m 570
 
4.5%
s 538
 
4.2%
Other values (16) 3622
28.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
I 219
36.0%
D 219
36.0%
K 14
 
2.3%
S 13
 
2.1%
E 12
 
2.0%
J 11
 
1.8%
O 11
 
1.8%
B 10
 
1.6%
G 10
 
1.6%
H 9
 
1.5%
Other values (16) 81
 
13.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
4 242
40.8%
2 109
18.4%
3 57
 
9.6%
5 34
 
5.7%
7 31
 
5.2%
0 28
 
4.7%
1 26
 
4.4%
8 26
 
4.4%
9 23
 
3.9%
6 17
 
2.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 1081
63.2%
. 420
 
24.5%
: 210
 
12.3%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1259
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 13280
78.8%
Common 3563
 
21.2%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
o 1552
 
11.7%
w 1182
 
8.9%
t 1090
 
8.2%
a 1011
 
7.6%
e 927
 
7.0%
p 918
 
6.9%
l 678
 
5.1%
r 583
 
4.4%
m 570
 
4.3%
s 538
 
4.1%
Other values (42) 4231
31.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
- 1259
35.3%
/ 1081
30.3%
. 420
 
11.8%
4 242
 
6.8%
: 210
 
5.9%
2 109
 
3.1%
3 57
 
1.6%
5 34
 
1.0%
7 31
 
0.9%
0 28
 
0.8%
Other values (4) 92
 
2.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 16843
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
o 1552
 
9.2%
- 1259
 
7.5%
w 1182
 
7.0%
t 1090
 
6.5%
/ 1081
 
6.4%
a 1011
 
6.0%
e 927
 
5.5%
p 918
 
5.5%
l 678
 
4.0%
r 583
 
3.5%
Other values (56) 6562
39.0%

expired
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.3 KiB
0
210 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Characters and Unicode

Total characters210
Distinct characters1
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row0
2nd row0
3rd row0
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0 210
100.0%

Length

2025-02-28T23:19:03.526489image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-02-28T23:19:03.591969image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 210
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 210
100.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 210
100.0%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 210
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 210
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 210
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 210
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 210
100.0%

expired_date
Unsupported

Missing  Rejected  Unsupported 

Missing210
Missing (%)100.0%
Memory size3.3 KiB

title
Text

Distinct204
Distinct (%)97.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.3 KiB
2025-02-28T23:19:03.842356image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length50
Median length44
Mean length41.161905
Min length6

Characters and Unicode

Total characters8644
Distinct characters94
Distinct categories13 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks6 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique198 ?
Unique (%)94.3%

Sample

1st rowJednopokojowe z tarasem w apartamentowcu + garaż
2nd rowMinimum Na Rok; Wysoki Standard; Garaż Podziemny
3rd row2 pokoje z osobą kuchnią, stacja metra Wilanowska
4th rowPiękne, nowe 3pok, garaż, duży taras, blisko metro
5th rowKlimatyczne 2 pok kamienica przy Pl Zbawiciela 50m
ValueCountFrequency (%)
mieszkanie 70
 
5.5%
60
 
4.7%
pokoje 43
 
3.4%
2 37
 
2.9%
na 35
 
2.8%
z 29
 
2.3%
w 25
 
2.0%
garaż 22
 
1.7%
przy 19
 
1.5%
3 18
 
1.4%
Other values (468) 906
71.7%
2025-02-28T23:19:04.176802image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1054
 
12.2%
a 704
 
8.1%
e 661
 
7.6%
o 647
 
7.5%
i 474
 
5.5%
n 416
 
4.8%
k 376
 
4.3%
r 312
 
3.6%
z 260
 
3.0%
m 256
 
3.0%
Other values (84) 3484
40.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 6240
72.2%
Space Separator 1054
 
12.2%
Uppercase Letter 736
 
8.5%
Decimal Number 295
 
3.4%
Other Punctuation 209
 
2.4%
Dash Punctuation 51
 
0.6%
Math Symbol 34
 
0.4%
Other Symbol 8
 
0.1%
Connector Punctuation 7
 
0.1%
Other Number 6
 
0.1%
Other values (3) 4
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 704
 
11.3%
e 661
 
10.6%
o 647
 
10.4%
i 474
 
7.6%
n 416
 
6.7%
k 376
 
6.0%
r 312
 
5.0%
z 260
 
4.2%
m 256
 
4.1%
w 255
 
4.1%
Other values (25) 1879
30.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
M 100
13.6%
P 86
11.7%
W 80
 
10.9%
K 55
 
7.5%
N 43
 
5.8%
S 43
 
5.8%
B 37
 
5.0%
A 31
 
4.2%
O 28
 
3.8%
D 28
 
3.8%
Other values (18) 205
27.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 103
34.9%
3 49
16.6%
4 27
 
9.2%
5 25
 
8.5%
0 25
 
8.5%
1 21
 
7.1%
8 16
 
5.4%
7 13
 
4.4%
6 9
 
3.1%
9 7
 
2.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 106
50.7%
. 43
20.6%
/ 28
 
13.4%
! 26
 
12.4%
% 2
 
1.0%
: 2
 
1.0%
; 2
 
1.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
| 26
76.5%
+ 5
 
14.7%
> 3
 
8.8%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
5
62.5%
2
 
25.0%
1
 
12.5%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 50
98.0%
1
 
2.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1054
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 7
100.0%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
² 6
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%
Nonspacing Mark
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 6975
80.7%
Common 1667
 
19.3%
Greek 1
 
< 0.1%
Inherited 1
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
a 704
 
10.1%
e 661
 
9.5%
o 647
 
9.3%
i 474
 
6.8%
n 416
 
6.0%
k 376
 
5.4%
r 312
 
4.5%
z 260
 
3.7%
m 256
 
3.7%
w 255
 
3.7%
Other values (52) 2614
37.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
1054
63.2%
, 106
 
6.4%
2 103
 
6.2%
- 50
 
3.0%
3 49
 
2.9%
. 43
 
2.6%
/ 28
 
1.7%
4 27
 
1.6%
| 26
 
1.6%
! 26
 
1.6%
Other values (20) 155
 
9.3%
Greek
ValueCountFrequency (%)
Σ 1
100.0%
Inherited
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 8425
97.5%
None 209
 
2.4%
Misc Symbols 5
 
0.1%
Dingbats 3
 
< 0.1%
Punctuation 1
 
< 0.1%
VS 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1054
 
12.5%
a 704
 
8.4%
e 661
 
7.8%
o 647
 
7.7%
i 474
 
5.6%
n 416
 
4.9%
k 376
 
4.5%
r 312
 
3.7%
z 260
 
3.1%
m 256
 
3.0%
Other values (65) 3265
38.8%
None
ValueCountFrequency (%)
ż 46
22.0%
ó 35
16.7%
ł 32
15.3%
ę 31
14.8%
ś 22
10.5%
ą 12
 
5.7%
ń 10
 
4.8%
² 6
 
2.9%
Ś 5
 
2.4%
Ł 4
 
1.9%
Other values (4) 6
 
2.9%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
5
100.0%
Dingbats
ValueCountFrequency (%)
2
66.7%
1
33.3%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%
VS
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%
Distinct80
Distinct (%)38.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.3 KiB
2025-02-28T23:19:04.334472image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length18
Median length17
Mean length17.057143
Min length17

Characters and Unicode

Total characters3582
Distinct characters21
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique41 ?
Unique (%)19.5%

Sample

1st row2 500 zł /miesiąc
2nd row3 800 zł /miesiąc
3rd row3 000 zł /miesiąc
4th row3 950 zł /miesiąc
5th row3 800 zł /miesiąc
ValueCountFrequency (%)
210
25.0%
miesiąc 210
25.0%
3 79
 
9.4%
000 43
 
5.1%
2 41
 
4.9%
4 39
 
4.6%
500 38
 
4.5%
900 20
 
2.4%
700 16
 
1.9%
5 15
 
1.8%
Other values (35) 129
15.4%
2025-02-28T23:19:04.547661image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 429
12.0%
i 420
11.7%
420
11.7%
e 210
 
5.9%
ą 210
 
5.9%
c 210
 
5.9%
z 210
 
5.9%
ł 210
 
5.9%
210
 
5.9%
/ 210
 
5.9%
Other values (11) 843
23.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 1890
52.8%
Decimal Number 852
23.8%
Space Separator 420
 
11.7%
Control 210
 
5.9%
Other Punctuation 210
 
5.9%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 429
50.4%
3 94
 
11.0%
5 80
 
9.4%
2 65
 
7.6%
4 55
 
6.5%
9 48
 
5.6%
7 25
 
2.9%
6 21
 
2.5%
8 20
 
2.3%
1 15
 
1.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
i 420
22.2%
e 210
11.1%
ą 210
11.1%
c 210
11.1%
z 210
11.1%
ł 210
11.1%
m 210
11.1%
s 210
11.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
420
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
210
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 210
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 1890
52.8%
Common 1692
47.2%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 429
25.4%
420
24.8%
210
12.4%
/ 210
12.4%
3 94
 
5.6%
5 80
 
4.7%
2 65
 
3.8%
4 55
 
3.3%
9 48
 
2.8%
7 25
 
1.5%
Other values (3) 56
 
3.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
i 420
22.2%
e 210
11.1%
ą 210
11.1%
c 210
11.1%
z 210
11.1%
ł 210
11.1%
m 210
11.1%
s 210
11.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 3162
88.3%
None 420
 
11.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 429
13.6%
i 420
13.3%
420
13.3%
e 210
6.6%
c 210
6.6%
z 210
6.6%
210
6.6%
/ 210
6.6%
m 210
6.6%
s 210
6.6%
Other values (9) 423
13.4%
None
ValueCountFrequency (%)
ą 210
50.0%
ł 210
50.0%
Distinct149
Distinct (%)71.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.3 KiB
2025-02-28T23:19:04.763154image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length63
Median length61
Mean length23.87619
Min length12

Characters and Unicode

Total characters5014
Distinct characters39
Distinct categories7 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique112 ?
Unique (%)53.3%

Sample

1st row46.4m² 1 pokój
2nd row49.27m² 2 pokoje
3rd row50m² Wynajmę również studentom 2 pokoje
4th row57m² 3 pokoje tylko dla niepalących
5th row50m² 2 pokoje
ValueCountFrequency (%)
pokoje 174
19.1%
2 114
12.5%
tylko 55
 
6.0%
dla 55
 
6.0%
niepalących 55
 
6.0%
3 46
 
5.0%
studentom 38
 
4.2%
również 38
 
4.2%
wynajmę 38
 
4.2%
pokój 34
 
3.7%
Other values (109) 264
29.0%
2025-02-28T23:19:05.061935image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
o 485
 
9.7%
396
 
7.9%
e 307
 
6.1%
305
 
6.1%
m 288
 
5.7%
p 267
 
5.3%
k 265
 
5.3%
j 246
 
4.9%
² 210
 
4.2%
n 169
 
3.4%
Other values (29) 2076
41.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 3339
66.6%
Decimal Number 692
 
13.8%
Space Separator 396
 
7.9%
Control 305
 
6.1%
Other Number 210
 
4.2%
Uppercase Letter 38
 
0.8%
Other Punctuation 34
 
0.7%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 485
14.5%
e 307
 
9.2%
m 288
 
8.6%
p 267
 
8.0%
k 265
 
7.9%
j 246
 
7.4%
n 169
 
5.1%
l 165
 
4.9%
y 148
 
4.4%
a 148
 
4.4%
Other values (14) 851
25.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 155
22.4%
3 110
15.9%
4 91
13.2%
5 88
12.7%
1 75
10.8%
0 43
 
6.2%
6 42
 
6.1%
7 40
 
5.8%
8 30
 
4.3%
9 18
 
2.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
396
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
305
100.0%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
² 210
100.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
W 38
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 34
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 3377
67.4%
Common 1637
32.6%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
o 485
14.4%
e 307
 
9.1%
m 288
 
8.5%
p 267
 
7.9%
k 265
 
7.8%
j 246
 
7.3%
n 169
 
5.0%
l 165
 
4.9%
y 148
 
4.4%
a 148
 
4.4%
Other values (15) 889
26.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
396
24.2%
305
18.6%
² 210
12.8%
2 155
 
9.5%
3 110
 
6.7%
4 91
 
5.6%
5 88
 
5.4%
1 75
 
4.6%
0 43
 
2.6%
6 42
 
2.6%
Other values (4) 122
 
7.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 4601
91.8%
None 413
 
8.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
o 485
 
10.5%
396
 
8.6%
e 307
 
6.7%
305
 
6.6%
m 288
 
6.3%
p 267
 
5.8%
k 265
 
5.8%
j 246
 
5.3%
n 169
 
3.7%
l 165
 
3.6%
Other values (24) 1708
37.1%
None
ValueCountFrequency (%)
² 210
50.8%
ó 72
 
17.4%
ą 55
 
13.3%
ę 38
 
9.2%
ż 38
 
9.2%

floor
Text

Missing 

Distinct79
Distinct (%)38.3%
Missing4
Missing (%)1.9%
Memory size3.3 KiB
2025-02-28T23:19:05.247897image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length9
Median length3
Mean length3.5436893
Min length1

Characters and Unicode

Total characters730
Distinct characters18
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique32 ?
Unique (%)15.5%

Sample

1st row6/6
2nd row5/7
3rd row6/12
4th row6/8
5th row3/5
ValueCountFrequency (%)
1/4 15
 
7.0%
9
 
4.2%
2/4 9
 
4.2%
3/5 7
 
3.3%
6/6 6
 
2.8%
parter/3 6
 
2.8%
5/5 6
 
2.8%
2/6 6
 
2.8%
2 6
 
2.8%
1/3 5
 
2.3%
Other values (70) 140
65.1%
2025-02-28T23:19:05.507048image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
/ 184
25.2%
1 95
13.0%
4 56
 
7.7%
5 56
 
7.7%
2 47
 
6.4%
3 43
 
5.9%
6 39
 
5.3%
r 34
 
4.7%
0 30
 
4.1%
8 26
 
3.6%
Other values (8) 120
16.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 426
58.4%
Other Punctuation 184
25.2%
Lowercase Letter 102
 
14.0%
Math Symbol 9
 
1.2%
Space Separator 9
 
1.2%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 95
22.3%
4 56
13.1%
5 56
13.1%
2 47
11.0%
3 43
10.1%
6 39
9.2%
0 30
 
7.0%
8 26
 
6.1%
7 25
 
5.9%
9 9
 
2.1%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
r 34
33.3%
a 17
16.7%
p 17
16.7%
t 17
16.7%
e 17
16.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 184
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
> 9
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
9
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 628
86.0%
Latin 102
 
14.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
/ 184
29.3%
1 95
15.1%
4 56
 
8.9%
5 56
 
8.9%
2 47
 
7.5%
3 43
 
6.8%
6 39
 
6.2%
0 30
 
4.8%
8 26
 
4.1%
7 25
 
4.0%
Other values (3) 27
 
4.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
r 34
33.3%
a 17
16.7%
p 17
16.7%
t 17
16.7%
e 17
16.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 730
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
/ 184
25.2%
1 95
13.0%
4 56
 
7.7%
5 56
 
7.7%
2 47
 
6.4%
3 43
 
5.9%
6 39
 
5.3%
r 34
 
4.7%
0 30
 
4.1%
8 26
 
3.6%
Other values (8) 120
16.4%

ogrzewanie
Categorical

High correlation  Imbalance  Missing 

Distinct3
Distinct (%)1.7%
Missing30
Missing (%)14.3%
Memory size3.3 KiB
miejskie
174 
gazowe
 
5
inne
 
1

Length

Max length8
Median length8
Mean length7.9222222
Min length4

Characters and Unicode

Total characters1426
Distinct characters12
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.6%

Sample

1st rowmiejskie
2nd rowmiejskie
3rd rowmiejskie
4th rowmiejskie
5th rowmiejskie

Common Values

ValueCountFrequency (%)
miejskie 174
82.9%
gazowe 5
 
2.4%
inne 1
 
0.5%
(Missing) 30
 
14.3%

Length

2025-02-28T23:19:05.598119image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-02-28T23:19:05.669656image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
miejskie 174
96.7%
gazowe 5
 
2.8%
inne 1
 
0.6%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
e 354
24.8%
i 349
24.5%
m 174
12.2%
j 174
12.2%
s 174
12.2%
k 174
12.2%
g 5
 
0.4%
a 5
 
0.4%
z 5
 
0.4%
o 5
 
0.4%
Other values (2) 7
 
0.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 1426
100.0%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 354
24.8%
i 349
24.5%
m 174
12.2%
j 174
12.2%
s 174
12.2%
k 174
12.2%
g 5
 
0.4%
a 5
 
0.4%
z 5
 
0.4%
o 5
 
0.4%
Other values (2) 7
 
0.5%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 1426
100.0%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
e 354
24.8%
i 349
24.5%
m 174
12.2%
j 174
12.2%
s 174
12.2%
k 174
12.2%
g 5
 
0.4%
a 5
 
0.4%
z 5
 
0.4%
o 5
 
0.4%
Other values (2) 7
 
0.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1426
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
e 354
24.8%
i 349
24.5%
m 174
12.2%
j 174
12.2%
s 174
12.2%
k 174
12.2%
g 5
 
0.4%
a 5
 
0.4%
z 5
 
0.4%
o 5
 
0.4%
Other values (2) 7
 
0.5%

flat_condition
Categorical

High correlation  Imbalance  Missing 

Distinct2
Distinct (%)1.2%
Missing37
Missing (%)17.6%
Memory size3.3 KiB
do zamieszkania
170 
do remontu
 
3

Length

Max length15
Median length15
Mean length14.913295
Min length10

Characters and Unicode

Total characters2580
Distinct characters14
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowdo zamieszkania
2nd rowdo zamieszkania
3rd rowdo zamieszkania
4th rowdo zamieszkania
5th rowdo zamieszkania

Common Values

ValueCountFrequency (%)
do zamieszkania 170
81.0%
do remontu 3
 
1.4%
(Missing) 37
 
17.6%

Length

2025-02-28T23:19:05.739656image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-02-28T23:19:05.804888image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
do 173
50.0%
zamieszkania 170
49.1%
remontu 3
 
0.9%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a 510
19.8%
z 340
13.2%
i 340
13.2%
o 176
 
6.8%
d 173
 
6.7%
173
 
6.7%
m 173
 
6.7%
e 173
 
6.7%
n 173
 
6.7%
s 170
 
6.6%
Other values (4) 179
 
6.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 2407
93.3%
Space Separator 173
 
6.7%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 510
21.2%
z 340
14.1%
i 340
14.1%
o 176
 
7.3%
d 173
 
7.2%
m 173
 
7.2%
e 173
 
7.2%
n 173
 
7.2%
s 170
 
7.1%
k 170
 
7.1%
Other values (3) 9
 
0.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
173
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 2407
93.3%
Common 173
 
6.7%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
a 510
21.2%
z 340
14.1%
i 340
14.1%
o 176
 
7.3%
d 173
 
7.2%
m 173
 
7.2%
e 173
 
7.2%
n 173
 
7.2%
s 170
 
7.1%
k 170
 
7.1%
Other values (3) 9
 
0.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
173
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 2580
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
a 510
19.8%
z 340
13.2%
i 340
13.2%
o 176
 
6.8%
d 173
 
6.7%
173
 
6.7%
m 173
 
6.7%
e 173
 
6.7%
n 173
 
6.7%
s 170
 
6.6%
Other values (4) 179
 
6.9%

available_from
Categorical

High correlation  Missing 

Distinct26
Distinct (%)23.6%
Missing100
Missing (%)47.6%
Memory size3.3 KiB
2025-03-01
30 
2025-02-28
24 
2025-04-01
15 
2025-02-27
2025-03-03
Other values (21)
30 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Characters and Unicode

Total characters1100
Distinct characters11
Distinct categories2 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique14 ?
Unique (%)12.7%

Sample

1st row2025-03-01
2nd row2025-02-28
3rd row2025-02-28
4th row2025-04-01
5th row2025-02-25

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2025-03-01 30
 
14.3%
2025-02-28 24
 
11.4%
2025-04-01 15
 
7.1%
2025-02-27 7
 
3.3%
2025-03-03 4
 
1.9%
2025-02-25 4
 
1.9%
2025-03-10 2
 
1.0%
2025-02-01 2
 
1.0%
2015-04-15 2
 
1.0%
2024-03-18 2
 
1.0%
Other values (16) 18
 
8.6%
(Missing) 100
47.6%

Length

2025-02-28T23:19:05.869874image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
2025-03-01 30
27.3%
2025-02-28 24
21.8%
2025-04-01 15
13.6%
2025-02-27 7
 
6.4%
2025-03-03 4
 
3.6%
2025-02-25 4
 
3.6%
2025-02-26 2
 
1.8%
2025-02-18 2
 
1.8%
2024-03-18 2
 
1.8%
2015-04-15 2
 
1.8%
Other values (16) 18
16.4%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
2 304
27.6%
0 280
25.5%
- 220
20.0%
5 111
 
10.1%
1 67
 
6.1%
3 48
 
4.4%
8 29
 
2.6%
4 24
 
2.2%
7 10
 
0.9%
6 5
 
0.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 880
80.0%
Dash Punctuation 220
 
20.0%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 304
34.5%
0 280
31.8%
5 111
 
12.6%
1 67
 
7.6%
3 48
 
5.5%
8 29
 
3.3%
4 24
 
2.7%
7 10
 
1.1%
6 5
 
0.6%
9 2
 
0.2%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 220
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 1100
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
2 304
27.6%
0 280
25.5%
- 220
20.0%
5 111
 
10.1%
1 67
 
6.1%
3 48
 
4.4%
8 29
 
2.6%
4 24
 
2.2%
7 10
 
0.9%
6 5
 
0.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1100
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
2 304
27.6%
0 280
25.5%
- 220
20.0%
5 111
 
10.1%
1 67
 
6.1%
3 48
 
4.4%
8 29
 
2.6%
4 24
 
2.2%
7 10
 
0.9%
6 5
 
0.5%

deposit
Categorical

High correlation  Missing 

Distinct46
Distinct (%)25.8%
Missing32
Missing (%)15.2%
Memory size3.3 KiB
5 000 zł
24 
0
20 
4 000 zł
17 
4 500 zł
14 
3 000 zł
11 
Other values (41)
92 

Length

Max length9
Median length8
Mean length7.258427
Min length1

Characters and Unicode

Total characters1292
Distinct characters13
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique23 ?
Unique (%)12.9%

Sample

1st row3 600 zł
2nd row0
3rd row3 000 zł
4th row4 000 zł
5th row4 500 zł

Common Values

ValueCountFrequency (%)
5 000 zł 24
11.4%
0 20
 
9.5%
4 000 zł 17
 
8.1%
4 500 zł 14
 
6.7%
3 000 zł 11
 
5.2%
3 500 zł 10
 
4.8%
4 200 zł 9
 
4.3%
6 000 zł 6
 
2.9%
3 400 zł 4
 
1.9%
3 800 zł 4
 
1.9%
Other values (36) 59
28.1%
(Missing) 32
15.2%

Length

2025-02-28T23:19:05.944722image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
158
32.1%
000 81
16.5%
4 44
 
8.9%
3 38
 
7.7%
500 30
 
6.1%
5 28
 
5.7%
0 21
 
4.3%
2 14
 
2.8%
200 10
 
2.0%
700 8
 
1.6%
Other values (21) 60
 
12.2%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 414
32.0%
314
24.3%
z 158
 
12.2%
ł 158
 
12.2%
5 65
 
5.0%
4 50
 
3.9%
3 40
 
3.1%
2 32
 
2.5%
8 16
 
1.2%
7 13
 
1.0%
Other values (3) 32
 
2.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 662
51.2%
Lowercase Letter 316
24.5%
Space Separator 314
24.3%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 414
62.5%
5 65
 
9.8%
4 50
 
7.6%
3 40
 
6.0%
2 32
 
4.8%
8 16
 
2.4%
7 13
 
2.0%
9 12
 
1.8%
1 11
 
1.7%
6 9
 
1.4%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
z 158
50.0%
ł 158
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
314
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 976
75.5%
Latin 316
 
24.5%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 414
42.4%
314
32.2%
5 65
 
6.7%
4 50
 
5.1%
3 40
 
4.1%
2 32
 
3.3%
8 16
 
1.6%
7 13
 
1.3%
9 12
 
1.2%
1 11
 
1.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
z 158
50.0%
ł 158
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1134
87.8%
None 158
 
12.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 414
36.5%
314
27.7%
z 158
 
13.9%
5 65
 
5.7%
4 50
 
4.4%
3 40
 
3.5%
2 32
 
2.8%
8 16
 
1.4%
7 13
 
1.1%
9 12
 
1.1%
Other values (2) 20
 
1.8%
None
ValueCountFrequency (%)
ł 158
100.0%

advertiser_type
Categorical

Distinct2
Distinct (%)1.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.3 KiB
biuro nieruchomości
142 
prywatny
68 

Length

Max length19
Median length19
Mean length15.438095
Min length8

Characters and Unicode

Total characters3242
Distinct characters17
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowbiuro nieruchomości
2nd rowbiuro nieruchomości
3rd rowbiuro nieruchomości
4th rowprywatny
5th rowbiuro nieruchomości

Common Values

ValueCountFrequency (%)
biuro nieruchomości 142
67.6%
prywatny 68
32.4%

Length

2025-02-28T23:19:06.032604image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-02-28T23:19:06.095134image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
biuro 142
40.3%
nieruchomości 142
40.3%
prywatny 68
19.3%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
o 426
13.1%
i 426
13.1%
r 352
10.9%
c 284
8.8%
u 284
8.8%
n 210
 
6.5%
h 142
 
4.4%
ś 142
 
4.4%
m 142
 
4.4%
b 142
 
4.4%
Other values (7) 692
21.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 3100
95.6%
Space Separator 142
 
4.4%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 426
13.7%
i 426
13.7%
r 352
11.4%
c 284
9.2%
u 284
9.2%
n 210
 
6.8%
h 142
 
4.6%
ś 142
 
4.6%
m 142
 
4.6%
b 142
 
4.6%
Other values (6) 550
17.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
142
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 3100
95.6%
Common 142
 
4.4%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
o 426
13.7%
i 426
13.7%
r 352
11.4%
c 284
9.2%
u 284
9.2%
n 210
 
6.8%
h 142
 
4.6%
ś 142
 
4.6%
m 142
 
4.6%
b 142
 
4.6%
Other values (6) 550
17.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
142
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 3100
95.6%
None 142
 
4.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
o 426
13.7%
i 426
13.7%
r 352
11.4%
c 284
9.2%
u 284
9.2%
n 210
 
6.8%
h 142
 
4.6%
m 142
 
4.6%
b 142
 
4.6%
e 142
 
4.6%
Other values (6) 550
17.7%
None
ValueCountFrequency (%)
ś 142
100.0%
Distinct54
Distinct (%)27.7%
Missing15
Missing (%)7.1%
Memory size3.3 KiB
2025-02-28T23:19:06.206365image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length85
Median length73
Mean length34.933333
Min length5

Characters and Unicode

Total characters6812
Distinct characters29
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique27 ?
Unique (%)13.8%

Sample

1st rowtaras garaż/miejsce parkingowe
2nd rowbalkon garaż/miejsce parkingowe
3rd rowbalkon oddzielna kuchnia
4th rowbalkon taras garaż/miejsce parkingowe tylko dla niepalących
5th rowgaraż/miejsce parkingowe oddzielna kuchnia
ValueCountFrequency (%)
balkon 142
18.7%
garaż/miejsce 129
17.0%
parkingowe 129
17.0%
tylko 55
 
7.2%
dla 55
 
7.2%
niepalących 55
 
7.2%
oddzielna 51
 
6.7%
kuchnia 51
 
6.7%
piwnica 26
 
3.4%
taras 20
 
2.6%
Other values (3) 46
 
6.1%
2025-02-28T23:19:06.552004image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a 807
 
11.8%
e 521
 
7.6%
i 467
 
6.9%
n 454
 
6.7%
o 423
 
6.2%
k 405
 
5.9%
l 358
 
5.3%
c 316
 
4.6%
308
 
4.5%
r 288
 
4.2%
Other values (19) 2465
36.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 6101
89.6%
Space Separator 308
 
4.5%
Control 256
 
3.8%
Other Punctuation 147
 
2.2%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 807
13.2%
e 521
 
8.5%
i 467
 
7.7%
n 454
 
7.4%
o 423
 
6.9%
k 405
 
6.6%
l 358
 
5.9%
c 316
 
5.2%
r 288
 
4.7%
g 268
 
4.4%
Other values (15) 1794
29.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 129
87.8%
. 18
 
12.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
308
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
256
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 6101
89.6%
Common 711
 
10.4%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
a 807
13.2%
e 521
 
8.5%
i 467
 
7.7%
n 454
 
7.4%
o 423
 
6.9%
k 405
 
6.6%
l 358
 
5.9%
c 316
 
5.2%
r 288
 
4.7%
g 268
 
4.4%
Other values (15) 1794
29.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
308
43.3%
256
36.0%
/ 129
18.1%
. 18
 
2.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 6600
96.9%
None 212
 
3.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
a 807
 
12.2%
e 521
 
7.9%
i 467
 
7.1%
n 454
 
6.9%
o 423
 
6.4%
k 405
 
6.1%
l 358
 
5.4%
c 316
 
4.8%
308
 
4.7%
r 288
 
4.4%
Other values (16) 2253
34.1%
None
ValueCountFrequency (%)
ż 147
69.3%
ą 55
 
25.9%
ó 10
 
4.7%
Distinct168
Distinct (%)80.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.3 KiB
2025-02-28T23:19:06.740017image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length110
Median length72
Mean length59.747619
Min length33

Characters and Unicode

Total characters12547
Distinct characters72
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique136 ?
Unique (%)64.8%

Sample

1st rowul. Stefana Okrzei, Stara Praga, Praga-Północ, Warszawa, mazowieckie
2nd rowul. Herbu Oksza, Szamoty, Ursus, Warszawa, mazowieckie
3rd rowul. Bukowińska, Ksawerów, Mokotów, Warszawa, mazowieckie
4th rowul. Bartosza Głowackiego, Chomiczówka, Bielany, Warszawa, mazowieckie
5th rowul. Stefanii Sempołowskiej, Śródmieście Południowe, Śródmieście, Warszawa, mazowieckie
ValueCountFrequency (%)
warszawa 210
 
15.4%
mazowieckie 210
 
15.4%
ul 157
 
11.5%
mokotów 47
 
3.4%
śródmieście 45
 
3.3%
wola 26
 
1.9%
ochota 21
 
1.5%
praga-południe 19
 
1.4%
praga-północ 13
 
1.0%
bielany 12
 
0.9%
Other values (283) 605
44.3%
2025-02-28T23:19:07.050814image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a 1497
 
11.9%
1155
 
9.2%
i 841
 
6.7%
e 838
 
6.7%
, 807
 
6.4%
o 725
 
5.8%
w 714
 
5.7%
z 585
 
4.7%
r 512
 
4.1%
k 460
 
3.7%
Other values (62) 4413
35.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 9323
74.3%
Space Separator 1155
 
9.2%
Uppercase Letter 1008
 
8.0%
Other Punctuation 988
 
7.9%
Dash Punctuation 41
 
0.3%
Decimal Number 32
 
0.3%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 1497
16.1%
i 841
 
9.0%
e 838
 
9.0%
o 725
 
7.8%
w 714
 
7.7%
z 585
 
6.3%
r 512
 
5.5%
k 460
 
4.9%
c 446
 
4.8%
s 409
 
4.4%
Other values (22) 2296
24.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
W 296
29.4%
P 118
 
11.7%
S 105
 
10.4%
M 83
 
8.2%
B 57
 
5.7%
Ś 45
 
4.5%
O 42
 
4.2%
K 40
 
4.0%
G 32
 
3.2%
J 27
 
2.7%
Other values (14) 163
16.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 7
21.9%
1 6
18.8%
6 4
12.5%
3 4
12.5%
5 4
12.5%
8 2
 
6.2%
7 2
 
6.2%
9 1
 
3.1%
4 1
 
3.1%
0 1
 
3.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 807
81.7%
. 174
 
17.6%
" 4
 
0.4%
/ 3
 
0.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1155
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 41
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 10331
82.3%
Common 2216
 
17.7%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
a 1497
14.5%
i 841
 
8.1%
e 838
 
8.1%
o 725
 
7.0%
w 714
 
6.9%
z 585
 
5.7%
r 512
 
5.0%
k 460
 
4.5%
c 446
 
4.3%
s 409
 
4.0%
Other values (46) 3304
32.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
1155
52.1%
, 807
36.4%
. 174
 
7.9%
- 41
 
1.9%
2 7
 
0.3%
1 6
 
0.3%
6 4
 
0.2%
3 4
 
0.2%
5 4
 
0.2%
" 4
 
0.2%
Other values (6) 10
 
0.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 11996
95.6%
None 551
 
4.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
a 1497
 
12.5%
1155
 
9.6%
i 841
 
7.0%
e 838
 
7.0%
, 807
 
6.7%
o 725
 
6.0%
w 714
 
6.0%
z 585
 
4.9%
r 512
 
4.3%
k 460
 
3.8%
Other values (52) 3862
32.2%
None
ValueCountFrequency (%)
ó 208
37.7%
ł 139
25.2%
ś 68
 
12.3%
Ś 45
 
8.2%
ń 34
 
6.2%
ę 24
 
4.4%
Ż 14
 
2.5%
ż 14
 
2.5%
ą 4
 
0.7%
ź 1
 
0.2%

latitude
Real number (ℝ)

Distinct191
Distinct (%)91.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean52.222328
Minimum52.131808
Maximum52.34225
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size3.3 KiB
2025-02-28T23:19:07.148201image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum52.131808
5-th percentile52.161612
Q152.20073
median52.225707
Q352.24484
95-th percentile52.277474
Maximum52.34225
Range0.210442
Interquartile range (IQR)0.04410975

Descriptive statistics

Standard deviation0.035236803
Coefficient of variation (CV)0.00067474592
Kurtosis0.097219059
Mean52.222328
Median Absolute Deviation (MAD)0.0228485
Skewness-0.021843093
Sum10966.689
Variance0.0012416323
MonotonicityNot monotonic
2025-02-28T23:19:07.235191image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
52.23338 3
 
1.4%
52.20997 3
 
1.4%
52.234665 3
 
1.4%
52.162335 2
 
1.0%
52.257184 2
 
1.0%
52.21308 2
 
1.0%
52.17991 2
 
1.0%
52.18873 2
 
1.0%
52.229251 2
 
1.0%
52.25022 2
 
1.0%
Other values (181) 187
89.0%
ValueCountFrequency (%)
52.131808 1
0.5%
52.14026 1
0.5%
52.149253 1
0.5%
52.152555 1
0.5%
52.15613 1
0.5%
52.15802 1
0.5%
52.15871 1
0.5%
52.158796 1
0.5%
52.160619 1
0.5%
52.161 1
0.5%
ValueCountFrequency (%)
52.34225 1
0.5%
52.311886 1
0.5%
52.294848 1
0.5%
52.29332 1
0.5%
52.289234 1
0.5%
52.28857 1
0.5%
52.28633 1
0.5%
52.28333 1
0.5%
52.28238 1
0.5%
52.281925 1
0.5%

longitude
Real number (ℝ)

Distinct193
Distinct (%)91.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean21.008043
Minimum20.880443
Maximum21.2352
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size3.3 KiB
2025-02-28T23:19:07.316736image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum20.880443
5-th percentile20.908095
Q120.96875
median21.010475
Q321.042619
95-th percentile21.091537
Maximum21.2352
Range0.354757
Interquartile range (IQR)0.07386925

Descriptive statistics

Standard deviation0.056953025
Coefficient of variation (CV)0.0027110105
Kurtosis0.93461298
Mean21.008043
Median Absolute Deviation (MAD)0.0375565
Skewness0.26077804
Sum4411.689
Variance0.003243647
MonotonicityNot monotonic
2025-02-28T23:19:07.406698image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
20.95718 3
 
1.4%
20.96727 3
 
1.4%
20.989488 3
 
1.4%
21.02462 2
 
1.0%
21.072419 2
 
1.0%
21.064056 2
 
1.0%
21.077747 2
 
1.0%
21.05128 2
 
1.0%
21.042619 2
 
1.0%
20.992267 2
 
1.0%
Other values (183) 187
89.0%
ValueCountFrequency (%)
20.880443 1
0.5%
20.881501 1
0.5%
20.88301 1
0.5%
20.885939 1
0.5%
20.892773 1
0.5%
20.894371 1
0.5%
20.896243 1
0.5%
20.90078 1
0.5%
20.903315 1
0.5%
20.905373 1
0.5%
ValueCountFrequency (%)
21.2352 1
0.5%
21.182177 1
0.5%
21.18182 1
0.5%
21.11163 1
0.5%
21.1088 1
0.5%
21.108461 1
0.5%
21.102532 1
0.5%
21.096411 1
0.5%
21.093525 1
0.5%
21.093448 1
0.5%
Distinct2
Distinct (%)1.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.8 KiB
False
183 
True
27 
ValueCountFrequency (%)
False 183
87.1%
True 27
 
12.9%
2025-02-28T23:19:07.481942image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

year_of_construction
Real number (ℝ)

High correlation  Missing 

Distinct56
Distinct (%)35.4%
Missing52
Missing (%)24.8%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2102.9051
Minimum212
Maximum20204
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size3.3 KiB
2025-02-28T23:19:07.552271image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum212
5-th percentile1935.4
Q11980
median2012
Q32020
95-th percentile2024
Maximum20204
Range19992
Interquartile range (IQR)40

Descriptive statistics

Standard deviation1456.4511
Coefficient of variation (CV)0.69259002
Kurtosis154.84318
Mean2102.9051
Median Absolute Deviation (MAD)10
Skewness12.36939
Sum332259
Variance2121249.7
MonotonicityNot monotonic
2025-02-28T23:19:07.644454image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
2022 14
 
6.7%
2024 10
 
4.8%
2020 9
 
4.3%
2023 8
 
3.8%
2017 8
 
3.8%
2000 7
 
3.3%
2016 6
 
2.9%
2008 6
 
2.9%
2012 5
 
2.4%
1968 4
 
1.9%
Other values (46) 81
38.6%
(Missing) 52
24.8%
ValueCountFrequency (%)
212 1
0.5%
1920 1
0.5%
1927 2
1.0%
1930 2
1.0%
1931 1
0.5%
1932 1
0.5%
1936 2
1.0%
1937 1
0.5%
1938 1
0.5%
1948 1
0.5%
ValueCountFrequency (%)
20204 1
 
0.5%
2025 3
 
1.4%
2024 10
4.8%
2023 8
3.8%
2022 14
6.7%
2021 1
 
0.5%
2020 9
4.3%
2019 2
 
1.0%
2018 4
 
1.9%
2017 8
3.8%

elevator
Categorical

High correlation 

Distinct2
Distinct (%)1.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.3 KiB
tak
158 
nie
52 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Characters and Unicode

Total characters630
Distinct characters6
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowtak
2nd rowtak
3rd rowtak
4th rowtak
5th rowtak

Common Values

ValueCountFrequency (%)
tak 158
75.2%
nie 52
 
24.8%

Length

2025-02-28T23:19:07.726882image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-02-28T23:19:07.788900image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
tak 158
75.2%
nie 52
 
24.8%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
t 158
25.1%
a 158
25.1%
k 158
25.1%
n 52
 
8.3%
i 52
 
8.3%
e 52
 
8.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 630
100.0%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
t 158
25.1%
a 158
25.1%
k 158
25.1%
n 52
 
8.3%
i 52
 
8.3%
e 52
 
8.3%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 630
100.0%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
t 158
25.1%
a 158
25.1%
k 158
25.1%
n 52
 
8.3%
i 52
 
8.3%
e 52
 
8.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 630
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
t 158
25.1%
a 158
25.1%
k 158
25.1%
n 52
 
8.3%
i 52
 
8.3%
e 52
 
8.3%

building_type
Categorical

High correlation  Missing 

Distinct6
Distinct (%)3.1%
Missing17
Missing (%)8.1%
Memory size3.3 KiB
apartamentowiec
85 
blok
78 
kamienica
26 
dom wolnostojący
 
2
szeregowiec
 
1

Length

Max length16
Median length15
Mean length9.6787565
Min length4

Characters and Unicode

Total characters1868
Distinct characters23
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique2 ?
Unique (%)1.0%

Sample

1st rowapartamentowiec
2nd rowblok
3rd rowblok
4th rowblok
5th rowblok

Common Values

ValueCountFrequency (%)
apartamentowiec 85
40.5%
blok 78
37.1%
kamienica 26
 
12.4%
dom wolnostojący 2
 
1.0%
szeregowiec 1
 
0.5%
loft 1
 
0.5%
(Missing) 17
 
8.1%

Length

2025-02-28T23:19:07.855089image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-02-28T23:19:07.925587image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
apartamentowiec 85
43.6%
blok 78
40.0%
kamienica 26
 
13.3%
dom 2
 
1.0%
wolnostojący 2
 
1.0%
szeregowiec 1
 
0.5%
loft 1
 
0.5%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a 307
16.4%
e 199
10.7%
t 173
9.3%
o 173
9.3%
i 138
 
7.4%
c 114
 
6.1%
m 113
 
6.0%
n 113
 
6.0%
k 104
 
5.6%
w 88
 
4.7%
Other values (13) 346
18.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 1866
99.9%
Space Separator 2
 
0.1%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 307
16.5%
e 199
10.7%
t 173
9.3%
o 173
9.3%
i 138
7.4%
c 114
 
6.1%
m 113
 
6.1%
n 113
 
6.1%
k 104
 
5.6%
w 88
 
4.7%
Other values (12) 344
18.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 1866
99.9%
Common 2
 
0.1%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
a 307
16.5%
e 199
10.7%
t 173
9.3%
o 173
9.3%
i 138
7.4%
c 114
 
6.1%
m 113
 
6.1%
n 113
 
6.1%
k 104
 
5.6%
w 88
 
4.7%
Other values (12) 344
18.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
2
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1866
99.9%
None 2
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
a 307
16.5%
e 199
10.7%
t 173
9.3%
o 173
9.3%
i 138
7.4%
c 114
 
6.1%
m 113
 
6.1%
n 113
 
6.1%
k 104
 
5.6%
w 88
 
4.7%
Other values (12) 344
18.4%
None
ValueCountFrequency (%)
ą 2
100.0%

security
Categorical

Missing 

Distinct3
Distinct (%)2.3%
Missing80
Missing (%)38.1%
Memory size3.3 KiB
teren zamknięty monitoring / ochrona
60 
monitoring / ochrona
51 
teren zamknięty
19 

Length

Max length36
Median length20
Mean length26.653846
Min length15

Characters and Unicode

Total characters3465
Distinct characters18
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowmonitoring / ochrona
2nd rowteren zamknięty monitoring / ochrona
3rd rowteren zamknięty
4th rowteren zamknięty monitoring / ochrona
5th rowteren zamknięty monitoring / ochrona

Common Values

ValueCountFrequency (%)
teren zamknięty monitoring / ochrona 60
28.6%
monitoring / ochrona 51
24.3%
teren zamknięty 19
 
9.0%
(Missing) 80
38.1%

Length

2025-02-28T23:19:08.000269image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-02-28T23:19:08.061830image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
monitoring 111
22.6%
111
22.6%
ochrona 111
22.6%
teren 79
16.1%
zamknięty 79
16.1%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
n 491
14.2%
o 444
12.8%
i 301
8.7%
r 301
8.7%
301
8.7%
t 269
 
7.8%
a 190
 
5.5%
m 190
 
5.5%
e 158
 
4.6%
g 111
 
3.2%
Other values (8) 709
20.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 2993
86.4%
Space Separator 301
 
8.7%
Other Punctuation 111
 
3.2%
Control 60
 
1.7%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
n 491
16.4%
o 444
14.8%
i 301
10.1%
r 301
10.1%
t 269
9.0%
a 190
 
6.3%
m 190
 
6.3%
e 158
 
5.3%
g 111
 
3.7%
c 111
 
3.7%
Other values (5) 427
14.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
301
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 111
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
60
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 2993
86.4%
Common 472
 
13.6%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
n 491
16.4%
o 444
14.8%
i 301
10.1%
r 301
10.1%
t 269
9.0%
a 190
 
6.3%
m 190
 
6.3%
e 158
 
5.3%
g 111
 
3.7%
c 111
 
3.7%
Other values (5) 427
14.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
301
63.8%
/ 111
 
23.5%
60
 
12.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 3386
97.7%
None 79
 
2.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
n 491
14.5%
o 444
13.1%
i 301
8.9%
r 301
8.9%
301
8.9%
t 269
7.9%
a 190
 
5.6%
m 190
 
5.6%
e 158
 
4.7%
g 111
 
3.3%
Other values (7) 630
18.6%
None
ValueCountFrequency (%)
ę 79
100.0%

equipment
Categorical

Missing 

Distinct43
Distinct (%)22.4%
Missing18
Missing (%)8.6%
Memory size3.3 KiB
zmywarka lodówka meble piekarnik kuchenka telewizor pralka
27 
zmywarka lodówka meble piekarnik kuchenka pralka
22 
meble
20 
zmywarka lodówka meble piekarnik kuchenka telewizor pralka klimatyzacja
13 
lodówka meble kuchenka pralka
12 
Other values (38)
98 

Length

Max length71
Median length56
Mean length42.432292
Min length5

Characters and Unicode

Total characters8147
Distinct characters22
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique23 ?
Unique (%)12.0%

Sample

1st rowzmywarka lodówka meble piekarnik kuchenka pralka
2nd rowmeble
3rd rowlodówka meble piekarnik kuchenka pralka
4th rowzmywarka lodówka meble piekarnik kuchenka telewizor pralka
5th rowlodówka piekarnik zmywarka kuchenka

Common Values

ValueCountFrequency (%)
zmywarka lodówka meble piekarnik kuchenka telewizor pralka 27
12.9%
zmywarka lodówka meble piekarnik kuchenka pralka 22
 
10.5%
meble 20
 
9.5%
zmywarka lodówka meble piekarnik kuchenka telewizor pralka klimatyzacja 13
 
6.2%
lodówka meble kuchenka pralka 12
 
5.7%
meble piekarnik lodówka pralka telewizor zmywarka 12
 
5.7%
lodówka meble piekarnik kuchenka pralka 10
 
4.8%
meble piekarnik lodówka pralka zmywarka 9
 
4.3%
meble piekarnik lodówka pralka telewizor zmywarka klimatyzacja 6
 
2.9%
meble lodówka piekarnik zmywarka kuchenka 6
 
2.9%
Other values (33) 55
26.2%
(Missing) 18
 
8.6%

Length

2025-02-28T23:19:08.148196image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
meble 182
18.2%
lodówka 168
16.8%
pralka 149
14.9%
piekarnik 137
13.7%
zmywarka 125
12.5%
kuchenka 120
12.0%
telewizor 83
8.3%
klimatyzacja 35
 
3.5%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a 1078
13.2%
k 991
12.2%
807
9.9%
e 787
 
9.7%
l 617
 
7.6%
r 494
 
6.1%
i 392
 
4.8%
w 376
 
4.6%
m 342
 
4.2%
p 286
 
3.5%
Other values (12) 1977
24.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 7340
90.1%
Control 807
 
9.9%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 1078
14.7%
k 991
13.5%
e 787
10.7%
l 617
 
8.4%
r 494
 
6.7%
i 392
 
5.3%
w 376
 
5.1%
m 342
 
4.7%
p 286
 
3.9%
n 257
 
3.5%
Other values (11) 1720
23.4%
Control
ValueCountFrequency (%)
807
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 7340
90.1%
Common 807
 
9.9%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
a 1078
14.7%
k 991
13.5%
e 787
10.7%
l 617
 
8.4%
r 494
 
6.7%
i 392
 
5.3%
w 376
 
5.1%
m 342
 
4.7%
p 286
 
3.9%
n 257
 
3.5%
Other values (11) 1720
23.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
807
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 7979
97.9%
None 168
 
2.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
a 1078
13.5%
k 991
12.4%
807
10.1%
e 787
9.9%
l 617
 
7.7%
r 494
 
6.2%
i 392
 
4.9%
w 376
 
4.7%
m 342
 
4.3%
p 286
 
3.6%
Other values (11) 1809
22.7%
None
ValueCountFrequency (%)
ó 168
100.0%

utilities
Categorical

Missing 

Distinct8
Distinct (%)8.9%
Missing120
Missing (%)57.1%
Memory size3.3 KiB
internet
34 
telewizja kablowa internet
22 
telewizja kablowa internet telefon
20 
telefon internet telewizja kablowa
internet telewizja kablowa
Other values (3)
 
3

Length

Max length34
Median length26
Mean length21.477778
Min length8

Characters and Unicode

Total characters1933
Distinct characters16
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique3 ?
Unique (%)3.3%

Sample

1st rowtelefon internet telewizja kablowa
2nd rowinternet
3rd rowtelewizja kablowa internet
4th rowtelewizja kablowa internet telefon
5th rowtelewizja kablowa internet telefon

Common Values

ValueCountFrequency (%)
internet 34
 
16.2%
telewizja kablowa internet 22
 
10.5%
telewizja kablowa internet telefon 20
 
9.5%
telefon internet telewizja kablowa 7
 
3.3%
internet telewizja kablowa 4
 
1.9%
internet telewizja kablowa telefon 1
 
0.5%
telefon internet 1
 
0.5%
telewizja kablowa 1
 
0.5%
(Missing) 120
57.1%

Length

2025-02-28T23:19:08.228757image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-02-28T23:19:08.304001image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
internet 89
39.0%
telewizja 55
24.1%
kablowa 55
24.1%
telefon 29
 
12.7%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
e 346
17.9%
t 262
13.6%
n 207
10.7%
a 165
8.5%
i 144
7.4%
l 139
7.2%
w 110
 
5.7%
r 89
 
4.6%
o 84
 
4.3%
83
 
4.3%
Other values (6) 304
15.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 1795
92.9%
Control 83
 
4.3%
Space Separator 55
 
2.8%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 346
19.3%
t 262
14.6%
n 207
11.5%
a 165
9.2%
i 144
8.0%
l 139
7.7%
w 110
 
6.1%
r 89
 
5.0%
o 84
 
4.7%
z 55
 
3.1%
Other values (4) 194
10.8%
Control
ValueCountFrequency (%)
83
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
55
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 1795
92.9%
Common 138
 
7.1%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
e 346
19.3%
t 262
14.6%
n 207
11.5%
a 165
9.2%
i 144
8.0%
l 139
7.7%
w 110
 
6.1%
r 89
 
5.0%
o 84
 
4.7%
z 55
 
3.1%
Other values (4) 194
10.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
83
60.1%
55
39.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1933
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
e 346
17.9%
t 262
13.6%
n 207
10.7%
a 165
8.5%
i 144
7.4%
l 139
7.2%
w 110
 
5.7%
r 89
 
4.6%
o 84
 
4.3%
83
 
4.3%
Other values (6) 304
15.7%

safeguards
Categorical

High correlation  Missing 

Distinct8
Distinct (%)4.8%
Missing44
Missing (%)21.0%
Memory size3.3 KiB
domofon / wideofon
93 
drzwi / okna antywłamaniowe domofon / wideofon
51 
system alarmowy drzwi / okna antywłamaniowe domofon / wideofon
 
9
system alarmowy domofon / wideofon
 
6
drzwi / okna antywłamaniowe domofon / wideofon rolety antywłamaniowe
 
3
Other values (3)
 
4

Length

Max length84
Median length18
Mean length31.301205
Min length15

Characters and Unicode

Total characters5196
Distinct characters20
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique2 ?
Unique (%)1.2%

Sample

1st rowdrzwi / okna antywłamaniowe domofon / wideofon
2nd rowdrzwi / okna antywłamaniowe domofon / wideofon
3rd rowdomofon / wideofon
4th rowdrzwi / okna antywłamaniowe domofon / wideofon
5th rowdomofon / wideofon

Common Values

ValueCountFrequency (%)
domofon / wideofon 93
44.3%
drzwi / okna antywłamaniowe domofon / wideofon 51
24.3%
system alarmowy drzwi / okna antywłamaniowe domofon / wideofon 9
 
4.3%
system alarmowy domofon / wideofon 6
 
2.9%
drzwi / okna antywłamaniowe domofon / wideofon rolety antywłamaniowe 3
 
1.4%
system alarmowy drzwi / okna antywłamaniowe domofon / wideofon rolety antywłamaniowe 2
 
1.0%
system alarmowy 1
 
0.5%
drzwi / okna antywłamaniowe 1
 
0.5%
(Missing) 44
21.0%

Length

2025-02-28T23:19:08.395158image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-02-28T23:19:08.466663image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
230
28.7%
domofon 164
20.4%
wideofon 164
20.4%
antywłamaniowe 71
 
8.9%
drzwi 66
 
8.2%
okna 66
 
8.2%
system 18
 
2.2%
alarmowy 18
 
2.2%
rolety 5
 
0.6%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
o 980
18.9%
549
10.6%
n 536
10.3%
d 394
7.6%
w 390
 
7.5%
f 328
 
6.3%
a 315
 
6.1%
i 301
 
5.8%
m 271
 
5.2%
e 258
 
5.0%
Other values (10) 874
16.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 4330
83.3%
Space Separator 549
 
10.6%
Other Punctuation 230
 
4.4%
Control 87
 
1.7%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 980
22.6%
n 536
12.4%
d 394
9.1%
w 390
 
9.0%
f 328
 
7.6%
a 315
 
7.3%
i 301
 
7.0%
m 271
 
6.3%
e 258
 
6.0%
y 112
 
2.6%
Other values (7) 445
10.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
549
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 230
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
87
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 4330
83.3%
Common 866
 
16.7%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
o 980
22.6%
n 536
12.4%
d 394
9.1%
w 390
 
9.0%
f 328
 
7.6%
a 315
 
7.3%
i 301
 
7.0%
m 271
 
6.3%
e 258
 
6.0%
y 112
 
2.6%
Other values (7) 445
10.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
549
63.4%
/ 230
26.6%
87
 
10.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 5125
98.6%
None 71
 
1.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
o 980
19.1%
549
10.7%
n 536
10.5%
d 394
7.7%
w 390
 
7.6%
f 328
 
6.4%
a 315
 
6.1%
i 301
 
5.9%
m 271
 
5.3%
e 258
 
5.0%
Other values (9) 803
15.7%
None
ValueCountFrequency (%)
ł 71
100.0%
Distinct204
Distinct (%)97.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.3 KiB
2025-02-28T23:19:08.738178image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length6452
Median length1494.5
Mean length1773.4143
Min length166

Characters and Unicode

Total characters372417
Distinct characters192
Distinct categories17 ?
Distinct scripts5 ?
Distinct blocks9 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique198 ?
Unique (%)94.3%

Sample

1st rowMieszkanie w apartamentowcu Rezydencja Symfonia, przy ul. Okrzei, który uznawany jest za jedną z najlepiej wykonanych adaptacji zabytkowych budynków starej Pragi - w budynku została zachowana część zabudowań manufaktury sprzed ponad wieku. Nieruchomość z częścią usługową, gastronomią, garażem podziemnym i centralną recepcją. Ul. Okrzei jest przedłużeniem słynnej ul. Ząbkowskiej, która jest kulturalno-rozrywkowym centrum Pragi. W pobliżu liczne klimatyczne restauracje i kultowe praskie puby oraz basen tuż obok bloku. W bliskiej odległości Metro Wileńska 5 min pieszo, Autobus linii 162 przystanek pod blokiem oraz tramwaje co umożliwia szybki dojazd do Centrum jak i połączenie z innymi dzielnicami. Mieszkanie jednopokojowe z aneksem kuchennym oraz przestronnym tarasem. Na metraż 46,4 m2 mieszkania składają się: Przestronny, widny pokój z wyjściem na taras Kuchni otwartej na pokój zamykanego, oddzielnego pomieszczenia gospodarczego łazienki z w.c. Cena najmu zawiera już czynsz administracyjny, dodatkowo płatny tylko prąd wg zużycia oraz miejsce postojowe w garażu podziemnym w wysokości 200 zł. miesięcznie.
2nd rowZ wielką przyjemnością prezentuję ci bardzo ciche i spokojne mieszkanie usytuowane przy ulicy Herbu Oksza 21, wykończone w wysokim standardzie. W grę wchodzi umowa minimum na rok. Atuty mieszkania: Czynsz 760 zł (należy doliczyć do ceny podanej w ogłoszeniu) Miejsce w garażu podziemnym: 300 zł (należy doliczyć do ceny podanej w ogłoszeniu) Kaucja: 6.000 zł Loggia Pełne wyposażenie Strzeżone osiedle Recepcja Co musisz wiedzieć o najbliższej okolicy: Placówki edukacyjne Bary i restauracje Przystanki autobusowe na każdym kroku Centrum handlowe Factory Ursus Stacja kolei Warszawa Ursus Północny Gorąco zapraszam do kontaktu (o każdej porze) i obejrzenia wszystkich zainteresowanych. Pomimo ładnych zdjęć, dopóki sam nie zobaczysz mieszkania od środka nie dostrzeżesz jego całego potencjału. Na część pytań chętnie odpowiem telefonicznie a po więcej informacji i wrażeń zapraszam do mieszkania.
3rd rowPrzytulne mieszkanie w sąsiedztwie stacji metra Wilanowska. Dobry dojazd do Centrum i innych dzielnic Warszawy. Doskonale rozwinięta infrastruktura: w okolicy liczne restauracje, sklepy, punkty usługowe. Mieszkanie składa się z dwóch pokoi (większy z nich z balkonem), osobnej kuchni, łazienki z wanną i przedpokoju. Mieszkanie jest kompletnie umeblowane i wyposażone. Czynsz administracyjny: 560 PLN/miesiąc. W celu umówienia wizyty pobierz aplikacje milluu (dostępną w AppStore i Google Play). Abonament Milluu: 6% czynszu najmu + VAT/miesiąc. --- Cozy apartment next to Wilanowska metro station. Good access to city center and other districts of Warsaw. Numerous restaurants, shops and services nearby. The apartment is composed of 2 rooms (bigger one with a balcony), separate kitchen, bathroom with a tub and hall. The apartment is fully furnished and equipped. Administration fee: 560 PLN/month. In order to make an appointment download milluu app (available in AppStore and Google Play). Milluu fee: 6% of monthly rent + VAT/month
4th rowNowe mieszkanie: 3 pokoje, powierzchnia 57m2. Przestronne, jasne, ciche, ciepłe. Chomiczówka (Bielany, Głowackiego). Duży taras. Duży pokój dzienny z aneksem kuchennym (zach./płn.), pełne wyposażenie - nowoczesna lodówka, piekarnik, zmywarka, indukcja. Wyposażenie - kanapa, komoda RTV + TV, szafa. Z pokoju wyjście na 15m2 taras. Pokój (płn.) ok 7m dla dziecka/gabinet/garderoba do dowolnej aranżacji. Sypialnia duża (zach.), widna, balkon. 2 szafy, łózko + materac. Łazienka przestronna z prysznicem i pralką, elegancka armatura. Żadne okna nie wychodzą na sąsiadów. Na podłodze dąb drewno oraz gres. Garaż podziemny w cenie. Autobus (203) pod blokiem. 4 przystanki do Metro Młociny. Bezpośrednie połączenie z centrum autobusem (116, 180, M1 - 20min), tramwaj 33. Las Bemowo - 500m. W bliskiej okolicy sklepy oraz punkty usługowe (bazarek, restauracje, basen, szkoła, biblioteka, przedszkole, żłobek, hipermarket Leclerc, McDonald's, park, place zabaw, górka, wybieg dla psów, Galeria Młociny etc.) . Dla młodej pary, dla pracujących w domu idealne. Do ceny należy doliczyć czynsz, prąd, wodę według liczników, garaż (dziś to ok 1000 zł). Razem ~max 4950 zł. Bezpośrednio. Tylko dla niepalących. 0d 30.03.2025
5th rowMamy przyjemność zaprezentować Państwu wyjątkową ofertę wynajmu przestronnego, 2-pokojowego mieszkania w samym sercu Warszawy! Lokal znajduje się w zadbanej kamienicy z windą, zaledwie kilka kroków od Placu Zbawiciela i kina Luna. ✅ Kluczowe atuty mieszkania: ✔ Rozkładowe i jasne – dwustronna ekspozycja: salon i sypialnia na wschód, kuchnia na zachód ✔ Przestrzeń i wysokość – 3-metrowe sufity podkreślają klimat kamienicy ✔ Funkcjonalny układ – salon ( 17 m2 ), sypialnia ( 13 m2 ), osobna widna kuchnia ( 9m2), łazienka z WC ✔ Winda w budynku – komfort na co dzień ✔ Możliwość adaptacji na biuro, gabinet ✅ Lokalizacja – serce Śródmieścia! Prestiżowa okolica – Plac Zbawiciela, Metro Politechnika, kawiarnie, restauracje, sklepy Doskonała komunikacja – w pobliżu stacja metro Politechnika, tramwaje, autobusy, szybki dojazd do Centrum Blisko terenów zielonych – Łazienki Królewskie, Park Ujazdowski, Bulwary Wiślane ✅Dodatkowe informacje: - Okna kuchni wychodzą na zielone, ciche podwórko - Miejsca parkingowe dla mieszkańców na dziedzińcu ✅ Opłaty: Cena: 3800 zł (w tym czynsz administracyjny) + 550 zł zaliczki na media (woda, ogrzewanie, śmieci) + prąd i gaz według zużycia Kaucja: 4500 zł Dostępne od zaraz! Skontaktuj się z nami i umów na prezentację! Mościcki Nieruchomości Agata Sowa tel. Skontaktuj się email: a.sowa@moscicki.p Oferta biura nieruchomości, w przypadku finalizacji transakcji pobieramy wynagrodzenie. Oferta wysłana z programu dla biur nieruchomości ASARI CRM ()
ValueCountFrequency (%)
2014
 
3.8%
w 1557
 
2.9%
z 1111
 
2.1%
i 1028
 
1.9%
na 814
 
1.5%
do 637
 
1.2%
the 556
 
1.0%
mieszkanie 518
 
1.0%
a 493
 
0.9%
się 485
 
0.9%
Other values (7988) 44381
82.8%
2025-02-28T23:19:09.092976image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
49254
 
13.2%
a 27858
 
7.5%
e 24259
 
6.5%
o 22427
 
6.0%
i 21684
 
5.8%
n 20088
 
5.4%
r 13676
 
3.7%
t 12742
 
3.4%
s 12616
 
3.4%
z 12169
 
3.3%
Other values (182) 155644
41.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 281136
75.5%
Space Separator 49254
 
13.2%
Uppercase Letter 15270
 
4.1%
Other Punctuation 10947
 
2.9%
Control 6387
 
1.7%
Decimal Number 5942
 
1.6%
Dash Punctuation 1813
 
0.5%
Close Punctuation 578
 
0.2%
Open Punctuation 566
 
0.2%
Math Symbol 243
 
0.1%
Other values (7) 281
 
0.1%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 27858
 
9.9%
e 24259
 
8.6%
o 22427
 
8.0%
i 21684
 
7.7%
n 20088
 
7.1%
r 13676
 
4.9%
t 12742
 
4.5%
s 12616
 
4.5%
z 12169
 
4.3%
k 10205
 
3.6%
Other values (63) 103412
36.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
P 1198
 
7.8%
W 1152
 
7.5%
A 1094
 
7.2%
M 1003
 
6.6%
N 950
 
6.2%
O 872
 
5.7%
D 789
 
5.2%
S 788
 
5.2%
T 776
 
5.1%
C 737
 
4.8%
Other values (50) 5911
38.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 4426
40.4%
. 3696
33.8%
: 1622
 
14.8%
/ 262
 
2.4%
253
 
2.3%
* 240
 
2.2%
! 180
 
1.6%
; 99
 
0.9%
% 36
 
0.3%
" 35
 
0.3%
Other values (6) 98
 
0.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 1752
29.5%
2 960
16.2%
1 817
13.7%
5 571
 
9.6%
3 490
 
8.2%
4 404
 
6.8%
6 289
 
4.9%
8 232
 
3.9%
7 225
 
3.8%
9 202
 
3.4%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
+ 165
67.9%
| 58
 
23.9%
= 15
 
6.2%
> 3
 
1.2%
× 1
 
0.4%
~ 1
 
0.4%
Private Use
ValueCountFrequency (%)
1
16.7%
1
16.7%
1
16.7%
1
16.7%
1
16.7%
1
16.7%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
31
60.8%
11
 
21.6%
5
 
9.8%
3
 
5.9%
1
 
2.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1428
78.8%
214
 
11.8%
171
 
9.4%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 560
98.9%
4
 
0.7%
[ 2
 
0.4%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 576
99.7%
] 2
 
0.3%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
5
50.0%
5
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
49254
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
6387
100.0%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
² 122
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 72
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
` 11
100.0%
Nonspacing Mark
ValueCountFrequency (%)
9
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 293006
78.7%
Common 75996
 
20.4%
Cyrillic 3400
 
0.9%
Inherited 9
 
< 0.1%
Unknown 6
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
a 27858
 
9.5%
e 24259
 
8.3%
o 22427
 
7.7%
i 21684
 
7.4%
n 20088
 
6.9%
r 13676
 
4.7%
t 12742
 
4.3%
s 12616
 
4.3%
z 12169
 
4.2%
k 10205
 
3.5%
Other values (66) 115282
39.3%
Cyrillic
ValueCountFrequency (%)
о 369
 
10.9%
а 311
 
9.1%
н 285
 
8.4%
е 218
 
6.4%
и 210
 
6.2%
р 197
 
5.8%
т 190
 
5.6%
с 147
 
4.3%
л 134
 
3.9%
м 133
 
3.9%
Other values (47) 1206
35.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
49254
64.8%
6387
 
8.4%
, 4426
 
5.8%
. 3696
 
4.9%
0 1752
 
2.3%
: 1622
 
2.1%
- 1428
 
1.9%
2 960
 
1.3%
1 817
 
1.1%
) 576
 
0.8%
Other values (42) 5078
 
6.7%
Unknown
ValueCountFrequency (%)
1
16.7%
1
16.7%
1
16.7%
1
16.7%
1
16.7%
1
16.7%
Inherited
ValueCountFrequency (%)
9
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 356212
95.6%
None 12087
 
3.2%
Cyrillic 3400
 
0.9%
Punctuation 652
 
0.2%
Dingbats 42
 
< 0.1%
VS 9
 
< 0.1%
Misc Symbols 6
 
< 0.1%
PUA 6
 
< 0.1%
Geometric Shapes 3
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
49254
 
13.8%
a 27858
 
7.8%
e 24259
 
6.8%
o 22427
 
6.3%
i 21684
 
6.1%
n 20088
 
5.6%
r 13676
 
3.8%
t 12742
 
3.6%
s 12616
 
3.5%
z 12169
 
3.4%
Other values (79) 139439
39.1%
None
ValueCountFrequency (%)
ł 2811
23.3%
ę 1991
16.5%
ą 1820
15.1%
ż 1656
13.7%
ó 1384
11.5%
ś 1156
9.6%
ń 382
 
3.2%
ć 367
 
3.0%
Ł 124
 
1.0%
² 122
 
1.0%
Other values (18) 274
 
2.3%
Cyrillic
ValueCountFrequency (%)
о 369
 
10.9%
а 311
 
9.1%
н 285
 
8.4%
е 218
 
6.4%
и 210
 
6.2%
р 197
 
5.8%
т 190
 
5.6%
с 147
 
4.3%
л 134
 
3.9%
м 133
 
3.9%
Other values (47) 1206
35.5%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
253
38.8%
214
32.8%
171
26.2%
5
 
0.8%
5
 
0.8%
4
 
0.6%
Dingbats
ValueCountFrequency (%)
31
73.8%
11
 
26.2%
VS
ValueCountFrequency (%)
9
100.0%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
5
83.3%
1
 
16.7%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
3
100.0%
PUA
ValueCountFrequency (%)
1
16.7%
1
16.7%
1
16.7%
1
16.7%
1
16.7%
1
16.7%

district
Categorical

Distinct17
Distinct (%)8.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.3 KiB
Mokotów
40 
Śródmieście
31 
Wola
26 
Praga-Południe
19 
Ochota
15 
Other values (12)
79 

Length

Max length14
Median length11
Mean length8.0190476
Min length4

Characters and Unicode

Total characters1684
Distinct characters34
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.5%

Sample

1st rowPraga-Północ
2nd rowUrsus
3rd rowMokotów
4th rowBielany
5th rowŚródmieście

Common Values

ValueCountFrequency (%)
Mokotów 40
19.0%
Śródmieście 31
14.8%
Wola 26
12.4%
Praga-Południe 19
9.0%
Ochota 15
 
7.1%
Praga-Północ 13
 
6.2%
Bemowo 10
 
4.8%
Wilanów 10
 
4.8%
Bielany 10
 
4.8%
Ursynów 9
 
4.3%
Other values (7) 27
12.9%

Length

2025-02-28T23:19:09.186026image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
mokotów 40
19.0%
śródmieście 31
14.8%
wola 26
12.4%
praga-południe 19
9.0%
ochota 15
 
7.1%
praga-północ 13
 
6.2%
wilanów 10
 
4.8%
bielany 10
 
4.8%
bemowo 10
 
4.8%
ursynów 9
 
4.3%
Other values (7) 27
12.9%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
o 193
 
11.5%
a 138
 
8.2%
e 110
 
6.5%
ó 109
 
6.5%
i 108
 
6.4%
r 89
 
5.3%
w 77
 
4.6%
c 66
 
3.9%
P 64
 
3.8%
n 61
 
3.6%
Other values (24) 669
39.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 1410
83.7%
Uppercase Letter 242
 
14.4%
Dash Punctuation 32
 
1.9%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 193
13.7%
a 138
 
9.8%
e 110
 
7.8%
ó 109
 
7.7%
i 108
 
7.7%
r 89
 
6.3%
w 77
 
5.5%
c 66
 
4.7%
n 61
 
4.3%
t 55
 
3.9%
Other values (14) 404
28.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
P 64
26.4%
W 46
19.0%
M 40
16.5%
Ś 31
12.8%
B 22
 
9.1%
O 15
 
6.2%
U 13
 
5.4%
T 6
 
2.5%
Ż 5
 
2.1%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 32
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 1652
98.1%
Common 32
 
1.9%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
o 193
 
11.7%
a 138
 
8.4%
e 110
 
6.7%
ó 109
 
6.6%
i 108
 
6.5%
r 89
 
5.4%
w 77
 
4.7%
c 66
 
4.0%
P 64
 
3.9%
n 61
 
3.7%
Other values (23) 637
38.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
- 32
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1462
86.8%
None 222
 
13.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
o 193
 
13.2%
a 138
 
9.4%
e 110
 
7.5%
i 108
 
7.4%
r 89
 
6.1%
w 77
 
5.3%
c 66
 
4.5%
P 64
 
4.4%
n 61
 
4.2%
t 55
 
3.8%
Other values (18) 501
34.3%
None
ValueCountFrequency (%)
ó 109
49.1%
ł 44
19.8%
ś 31
 
14.0%
Ś 31
 
14.0%
Ż 5
 
2.3%
ę 2
 
0.9%

Interactions

2025-02-28T23:19:01.189569image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
2025-02-28T23:18:57.185328image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
2025-02-28T23:18:59.108064image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
2025-02-28T23:19:01.747060image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
2025-02-28T23:18:57.939443image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
2025-02-28T23:19:00.054486image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
2025-02-28T23:19:02.200552image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
2025-02-28T23:18:58.732076image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
2025-02-28T23:19:00.815471image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Correlations

2025-02-28T23:19:09.244301image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
advertiser_typeapproximate_coordinatesavailable_frombuilding_typedepositdistrictelevatorequipmentflat_conditionlatitudelongitudeogrzewaniesafeguardssecurityutilitiesyear_of_construction
advertiser_type1.0000.1270.1180.1770.3840.2930.0000.5000.0000.2340.2370.1370.1110.3520.2310.234
approximate_coordinates0.1271.0000.0800.2890.2390.2850.1050.0000.0000.0770.0000.2330.2170.0000.3050.000
available_from0.1180.0801.0000.2530.3420.0000.0000.4000.8690.3530.3221.0000.2620.0000.3640.186
building_type0.1770.2890.2531.0000.6450.2520.5120.3730.0990.1680.1510.5160.5140.1850.0000.305
deposit0.3840.2390.3420.6451.0000.0000.0000.0420.0000.2420.2880.4050.5380.3390.1990.000
district0.2930.2850.0000.2520.0001.0000.2280.0000.0000.3140.2970.3300.0000.2390.0000.082
elevator0.0000.1050.0000.5120.0000.2281.0000.2200.0130.2200.2280.2230.0780.3650.0000.614
equipment0.5000.0000.4000.3730.0420.0000.2201.0000.0000.3400.3800.0000.0000.1330.3280.205
flat_condition0.0000.0000.8690.0990.0000.0000.0130.0001.0000.2960.2760.0000.0000.0000.0000.161
latitude0.2340.0770.3530.1680.2420.3140.2200.3400.2961.000-0.1620.0000.1790.2480.225-0.052
longitude0.2370.0000.3220.1510.2880.2970.2280.3800.276-0.1621.0000.0000.1670.2480.209-0.123
ogrzewanie0.1370.2331.0000.5160.4050.3300.2230.0000.0000.0000.0001.0000.4080.1590.0000.000
safeguards0.1110.2170.2620.5140.5380.0000.0780.0000.0000.1790.1670.4081.0000.2340.2430.360
security0.3520.0000.0000.1850.3390.2390.3650.1330.0000.2480.2480.1590.2341.0000.0000.235
utilities0.2310.3050.3640.0000.1990.0000.0000.3280.0000.2250.2090.0000.2430.0001.0000.000
year_of_construction0.2340.0000.1860.3050.0000.0820.6140.2050.161-0.052-0.1230.0000.3600.2350.0001.000

Missing values

2025-02-28T23:19:02.467889image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2025-02-28T23:19:02.697610image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.

Sample

added_dtlast_updatelinkexpiredexpired_datetitlerent_pricearea_room_numfloorogrzewanieflat_conditionavailable_fromdepositadvertiser_typeadditional_informationlocationlatitudelongitudeapproximate_coordinatesyear_of_constructionelevatorbuilding_typesecurityequipmentutilitiessafeguardsadv_descriptiondistrict
0NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/jednopokojowe-z-tarasem-w-apartamentowcu-garaz-ID4wbEg0NoneJednopokojowe z tarasem w apartamentowcu + garaż2 500 zł\n/miesiąc46.4m²\n1 pokój6/6miejskiedo zamieszkania2025-03-013 600 złbiuro nieruchomościtaras\ngaraż/miejsce parkingoweul. Stefana Okrzei, Stara Praga, Praga-Północ, Warszawa, mazowieckie52.25020121.033102False2003takapartamentowiecmonitoring / ochronazmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\npralkaNonedrzwi / okna antywłamaniowe\ndomofon / wideofonMieszkanie w apartamentowcu Rezydencja Symfonia, przy ul. Okrzei, który uznawany jest za jedną z najlepiej wykonanych adaptacji zabytkowych budynków starej Pragi - w budynku została zachowana część zabudowań manufaktury sprzed ponad wieku.\nNieruchomość z częścią usługową, gastronomią, garażem podziemnym i centralną recepcją.\nUl. Okrzei jest przedłużeniem słynnej ul. Ząbkowskiej, która jest kulturalno-rozrywkowym centrum Pragi. W pobliżu liczne klimatyczne restauracje i kultowe praskie puby oraz basen tuż obok bloku. W bliskiej odległości Metro Wileńska 5 min pieszo, Autobus linii 162 przystanek pod blokiem oraz tramwaje co umożliwia szybki dojazd do Centrum jak i połączenie z innymi dzielnicami.\n\nMieszkanie jednopokojowe z aneksem kuchennym oraz przestronnym tarasem.\nNa metraż 46,4 m2 mieszkania składają się:\nPrzestronny, widny pokój z wyjściem na taras\nKuchni otwartej na pokój\nzamykanego, oddzielnego pomieszczenia gospodarczego\nłazienki z w.c.\n\nCena najmu zawiera już czynsz administracyjny, dodatkowo płatny tylko prąd wg zużycia oraz miejsce postojowe w garażu podziemnym w wysokości 200 zł. miesięcznie.Praga-Północ
1NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/minimum-na-rok-wysoki-standard-garaz-podziemny-ID4wbxP0NoneMinimum Na Rok; Wysoki Standard; Garaż Podziemny3 800 zł\n/miesiąc49.27m²\n2 pokoje5/7miejskiedo zamieszkaniaNone0biuro nieruchomościbalkon\ngaraż/miejsce parkingoweul. Herbu Oksza, Szamoty, Ursus, Warszawa, mazowieckie52.204520.88301False2022takblokteren zamknięty\nmonitoring / ochronamebletelefon\ninternet\ntelewizja kablowadrzwi / okna antywłamaniowe\ndomofon / wideofonZ wielką przyjemnością prezentuję ci bardzo ciche i spokojne mieszkanie usytuowane przy ulicy Herbu Oksza 21, wykończone w wysokim standardzie. W grę wchodzi umowa minimum na rok.\n\nAtuty mieszkania:\n\n\nCzynsz 760 zł (należy doliczyć do ceny podanej w ogłoszeniu)\n\nMiejsce w garażu podziemnym: 300 zł (należy doliczyć do ceny podanej w ogłoszeniu)\n\nKaucja: 6.000 zł\n\nLoggia\n\nPełne wyposażenie\n\nStrzeżone osiedle\n\nRecepcja\n\n\nCo musisz wiedzieć o najbliższej okolicy:\n\n\nPlacówki edukacyjne\n\nBary i restauracje\n\nPrzystanki autobusowe na każdym kroku\n\nCentrum handlowe Factory Ursus\n\nStacja kolei Warszawa Ursus Północny\n\n\nGorąco zapraszam do kontaktu (o każdej porze) i obejrzenia wszystkich zainteresowanych. Pomimo ładnych zdjęć, dopóki sam nie zobaczysz mieszkania od środka nie dostrzeżesz jego całego potencjału. Na część pytań chętnie odpowiem telefonicznie a po więcej informacji i wrażeń zapraszam do mieszkania.Ursus
2NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/2-pokoje-z-osoba-kuchnia-stacja-metra-wilanowska-ID4wb9t0None2 pokoje z osobą kuchnią, stacja metra Wilanowska3 000 zł\n/miesiąc50m²\nWynajmę również studentom\n2 pokoje6/12miejskiedo zamieszkaniaNone3 000 złbiuro nieruchomościbalkon\noddzielna kuchniaul. Bukowińska, Ksawerów, Mokotów, Warszawa, mazowieckie52.18362121.026249False1969takblokNonelodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\npralkaNonedomofon / wideofonPrzytulne mieszkanie w sąsiedztwie stacji metra Wilanowska. Dobry dojazd do Centrum i innych dzielnic Warszawy. Doskonale rozwinięta infrastruktura: w okolicy liczne restauracje, sklepy, punkty usługowe.\nMieszkanie składa się z dwóch pokoi (większy z nich z balkonem), osobnej kuchni, łazienki z wanną i przedpokoju.\nMieszkanie jest kompletnie umeblowane i wyposażone.\nCzynsz administracyjny: 560 PLN/miesiąc.\nW celu umówienia wizyty pobierz aplikacje milluu (dostępną w AppStore i Google Play).\nAbonament Milluu: 6% czynszu najmu + VAT/miesiąc.\n---\nCozy apartment next to Wilanowska metro station. Good access to city center and other districts of Warsaw. Numerous restaurants, shops and services nearby.\nThe apartment is composed of 2 rooms (bigger one with a balcony), separate kitchen, bathroom with a tub and hall.\nThe apartment is fully furnished and equipped.\nAdministration fee: 560 PLN/month.\nIn order to make an appointment download milluu app (available in AppStore and Google Play).\nMilluu fee: 6% of monthly rent + VAT/monthMokotów
3NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/piekne-nowe-3pok-garaz-duzy-taras-blisko-metro-ID4wbai0NonePiękne, nowe 3pok, garaż, duży taras, blisko metro3 950 zł\n/miesiąc57m²\n3 pokoje\ntylko dla niepalących6/8miejskiedo zamieszkaniaNone4 000 złprywatnybalkon\ntaras\ngaraż/miejsce parkingowe\ntylko dla niepalącychul. Bartosza Głowackiego, Chomiczówka, Bielany, Warszawa, mazowieckie52.27400620.916585False2022takblokteren zamkniętyzmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\ntelewizor\npralkaNonedrzwi / okna antywłamaniowe\ndomofon / wideofonNowe mieszkanie: 3 pokoje, powierzchnia 57m2. Przestronne, jasne, ciche, ciepłe. Chomiczówka (Bielany, Głowackiego). Duży taras.\nDuży pokój dzienny z aneksem kuchennym (zach./płn.), pełne wyposażenie - nowoczesna lodówka, piekarnik, zmywarka, indukcja. Wyposażenie - kanapa, komoda RTV + TV, szafa. Z pokoju wyjście na 15m2 taras.\nPokój (płn.) ok 7m dla dziecka/gabinet/garderoba do dowolnej aranżacji.\nSypialnia duża (zach.), widna, balkon. 2 szafy, łózko + materac.\nŁazienka przestronna z prysznicem i pralką, elegancka armatura.\nŻadne okna nie wychodzą na sąsiadów. Na podłodze dąb drewno oraz gres.\nGaraż podziemny w cenie.\nAutobus (203) pod blokiem. 4 przystanki do Metro Młociny. Bezpośrednie połączenie z centrum autobusem (116, 180, M1 - 20min), tramwaj 33. Las Bemowo - 500m.\nW bliskiej okolicy sklepy oraz punkty usługowe (bazarek, restauracje, basen, szkoła, biblioteka, przedszkole, żłobek, hipermarket Leclerc, McDonald's, park, place zabaw, górka, wybieg dla psów, Galeria Młociny etc.) .\nDla młodej pary, dla pracujących w domu idealne.\nDo ceny należy doliczyć czynsz, prąd, wodę według liczników, garaż (dziś to ok 1000 zł). Razem ~max 4950 zł.\nBezpośrednio. Tylko dla niepalących. 0d 30.03.2025Bielany
4NoneNonehttps://www.otodom.pl/hpr/pl/oferta/klimatyczne-2-pok-kamienica-przy-pl-zbawiciela-50m-ID4waGq0NoneKlimatyczne 2 pok kamienica przy Pl Zbawiciela 50m3 800 zł\n/miesiąc50m²\n2 pokoje3/5miejskiedo zamieszkania2025-02-284 500 złbiuro nieruchomościgaraż/miejsce parkingowe\noddzielna kuchniaul. Stefanii Sempołowskiej, Śródmieście Południowe, Śródmieście, Warszawa, mazowieckie52.21886521.019714False1953takblokNonelodówka\npiekarnik\nzmywarka\nkuchenkaNonedomofon / wideofonMamy przyjemność zaprezentować Państwu wyjątkową ofertę wynajmu przestronnego, 2-pokojowego mieszkania w samym sercu Warszawy!\nLokal znajduje się w zadbanej kamienicy z windą, zaledwie kilka kroków od Placu Zbawiciela i kina Luna.\n\n✅ Kluczowe atuty mieszkania:\n✔ Rozkładowe i jasne – dwustronna ekspozycja: salon i sypialnia na wschód, kuchnia na zachód\n✔ Przestrzeń i wysokość – 3-metrowe sufity podkreślają klimat kamienicy\n✔ Funkcjonalny układ – salon ( 17 m2 ), sypialnia ( 13 m2 ), osobna widna kuchnia ( 9m2), łazienka z WC\n✔ Winda w budynku – komfort na co dzień\n✔ Możliwość adaptacji na biuro, gabinet\n\n✅ Lokalizacja – serce Śródmieścia!\nPrestiżowa okolica – Plac Zbawiciela, Metro Politechnika, kawiarnie, restauracje, sklepy\nDoskonała komunikacja – w pobliżu stacja metro Politechnika, tramwaje, autobusy, szybki dojazd do Centrum\nBlisko terenów zielonych – Łazienki Królewskie, Park Ujazdowski, Bulwary Wiślane\n\n✅Dodatkowe informacje:\n- Okna kuchni wychodzą na zielone, ciche podwórko\n- Miejsca parkingowe dla mieszkańców na dziedzińcu\n✅ Opłaty:\nCena: 3800 zł (w tym czynsz administracyjny) + 550 zł zaliczki na media (woda, ogrzewanie, śmieci) + prąd i gaz według zużycia\nKaucja: 4500 zł\n\nDostępne od zaraz!\n\nSkontaktuj się z nami i umów na prezentację!\nMościcki Nieruchomości\nAgata Sowa\ntel. Skontaktuj się\nemail: a.sowa@moscicki.p\n\nOferta biura nieruchomości, w przypadku finalizacji transakcji pobieramy wynagrodzenie.\n\nOferta wysłana z programu dla biur nieruchomości ASARI CRM ()Śródmieście
5NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/przestronne-cztery-pokoje-z-oddzielna-kuchnia-ID4wb9g0NonePrzestronne Cztery Pokoje Z Oddzielną Kuchnią6 699 zł\n/miesiąc93m²\n4 pokoje2/6NoneNoneNone0biuro nieruchomościbalkon\ngaraż/miejsce parkingowe\noddzielna kuchniaul. Bobrowiecka, Sielce, Mokotów, Warszawa, mazowieckie52.1976621.04544False2008takapartamentowiecNoneNoneNoneNoneDo wynajęcia czteropokojowe mieszkanie 93m2, piętro 2/6 z windą, w budynku z 2008r. przy ul. Bobrowieckiej, Mokotów, Sielce.\n\nIdealne dla rodziny.\n\nCena: 6699 zł + 1000 zł czynsz administracyjny i zaliczki na media. Wymagana kaucja.\n\nWygodna lokalizacja, w okolicy liczne sklepy, bary, restauracje oraz punkty usługowe, przychodnia, CH Panorama, klub fitness. W promieniu 7 min. pieszo żłobek, przedszkole i szkoła podstawowa. Znakomity dostęp do komunikacji miejskiej, w okolicy liczne przystanki autobusowe (najbliższy poniżej 5 min. pieszo), tylko 10 min. pieszo do przystanków tramwajowych.\n\nMieszkanie to:\n* salon z wyjściem na balkon: sofa, stoliki kawowe, stół z krzesłami;\n* sypialnia 1: łóżko dwuosobowe, stoliczek, biurko z fotelem;\n* sypialnia 2: łóżko dwuosobowe, szafa wnękowa;\n* sypialnia 3/gabinet: łóżko, stoliki, biurko z krzesłem;\n* oddzielna kuchnia z oknem: kuchenka, stół z krzesłami, lodówka, piekarnik, zmywarka;\n* łazienka: wanna, prysznic, umywalka, wc, pralka;\n* toaleta: wc, umywalka;\n* balkon.\n\nMiejsce postojowe w garażu podziemnym obowiązkowe, dodatkowo płatne 300 zł.\n\nOferta biura nieruchomości, prowizja płatna dopiero po podpisaniu umowy najmu. Więcej propozycji na topbrokers(kropka)plMokotów
6NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/komfortowe-przestronne-sloneczne-3p-na-mokotowie-ID4wb7B0NoneKomfortowe,przestronne,słoneczne 3p na Mokotowie4 700 zł\n/miesiąc75m²\n3 pokoje1/10miejskiedo zamieszkania2025-02-28Nonebiuro nieruchomościbalkon\ngaraż/miejsce parkingoweul. Kłobucka, Wyczółki, Ursynów, Warszawa, mazowieckie52.16358120.992267FalseNonetakapartamentowiecNonezmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\ntelewizor\npralkaNonedomofon / wideofonEnglish below\nWe speak\nEnglish/Polish/Ukrainian\n\nNa wynajem komfortowe 3 pokojowe mieszkanie na Mokotowie\n\nPowierzchnia: 75 mkw\nPiętro: 1 z 10\n\nMieszkanie składa się z:\nKuchni otwartej na salon\nSypialni\nPokoju\nŁazienki\nBalkonu\nCena:\n4700 PLN + 1250 PLN (czynsz do administracji) + prąd\n\nMiejsce postojowe w garażu podziemnym - dodatkowo płatne 350 PLN\n\nLokalizacja:\nW pobliżu znajdują się liczne sklepy, restauracje oraz punkty usługowe, co czyni lokalizację wygodną zarówno do zamieszkania, jak i prowadzenia działalności gospodarczej. W okolicy można znaleźć parki i tereny zielone, np. Park Arkadia oraz Ogród Krasińskich, które oferują możliwość rekreacji. Nieopodal znajdują się także placówki edukacyjne, takie jak szkoły i przedszkola, co czyni tę okolicę atrakcyjną dla rodzin z dziećmi.\nLokalizacja zapewnia dogodny dostęp do komunikacji miejskiej. W pobliżu znajdują się przystanki obsługiwane przez liczne linie autobusowe, takie jak 189, 193, 317, 401 i 402, a także linie tramwajowe 4 i 10. Dodatkowo, w niedalekiej odległości znajduje się stacja metra Służew.\n\nKontakt:\nSkontaktuj się\nGrandAvenueEstate\n\nFor rent comfortable 3 bedroom apartment in Mokotow district\n\nArea: 75 sqm\nFloor: 1 of 10\n\nThe apartment consists of:\nKitchen open to living room\nBedroom\nRoom\nBathroom\nBalcony\nPrice:\n4700 PLN + 1250 PLN (rent to administration) + electricity\n\nParking space in underground garage - additional fee 350 PLN\n\nLocation:\nThere are numerous stores, restaurants and service points nearby, making the location convenient for both living and business. In the neighborhood you can find parks and green areas, such as Arkadia Park and Krasinski Garden, which offer recreational opportunities. Educational facilities such as schools and kindergartens are also nearby, making the area attractive for families with children.\nThe location provides convenient access to public transportation. Nearby are bus stops served by numerous bus lines, such as 189, 193, 317, 401 and 402, as well as streetcar lines 4 and 10. In addition, the Służew subway station is a short distance away.\n\nContact:\nSkontaktuj się\nGrandAvenueEstateUrsynów
7NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/mokotow-2-pokoje-garaz-ID4wbhB0NoneMokotów/2 pokoje/garaż/3 500 zł\n/miesiąc47.72m²\n2 pokoje\ntylko dla niepalących4/6miejskieNone2025-04-014 500 złbiuro nieruchomościbalkon\ngaraż/miejsce parkingowe\ntylko dla niepalących\noddzielna kuchnia\npom. użytkoweul. Chełmska, Sielce, Mokotów, Warszawa, mazowieckie52.20220521.042619FalseNonetakapartamentowiecteren zamknięty\nmonitoring / ochronazmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\npralkainternetdomofon / wideofonOferta tylko w naszym biurze - mieszkanie dostępne od 01.04.2025 \n\nAria Warsaw ma zaszczyt zaprezentować na wynajem słoneczne 2 pokojowe mieszkanie o powierzchni 47,72 mkw., zlokalizowane na Dolnym Mokotowie przy ulicy Chełmskiej. Do mieszkania przynależy miejsce postojowe w garażu podziemnym oraz komórka lokatorska.\n\nMieszkanie znajduje się na czwartym piętrze apartamentowca z windą powstałego w 2007 roku. Inwestycja zamknięta z recepcja i ochroną 24h. \n\n\nDużym atutem nieruchomości jest balkon usytuowany od strony wschodniej oraz widok na zielone patio. Powierzchnia przestronna z fajnym układem pomieszczeń i stwarza duże możliwości aranżacji mieszkania tj. połączenia osobnej kuchni z salonem. Mieszkanie jasne, słoneczne z dobrą energią wyczuwalną zaraz po wejściu. Na podłodze drewniany parkiet w bardzo dobrym stanie, na ścianach gładzie. Mieszkanie czyste i zadbane. W cenie mieszkania pozostaje aneks kuchenny oraz łazienka umeblowana i wyposażona. \n\n\nMieszkanie składa się z:\n- Przestronny salon z wyjściem na balkon\n\n- Kuchnia - meble kuchenne, zmywarka, płyta, piekarnik \n- Sypialnia - duża szafa, łóżko z materacem \n- Komunikacja \n- Łazienka z prysznicem - pralka \n\n\nLokalizacja: - \nW okolicy znajdują się sklepy spożywcze, lokale gastronomiczne, łatwy dojazd komunikacją miejską do metra i Centrum - niedługo powstanie linia tramwajowa co jeszcze przyspieszy dojazd. Blisko Łazienki Królewskie, Bulwary Wiślane oraz Stadion Legii. \n\nKoszt najmu: \n\n- czynsz najmu 3500 zł\n\n- czynsz administracyjny 730 zł \n\n- garaż plus komórka w cenie najmu \n\nPrąd osobno według licznika\n\nInternet we własnym zakresie \n\nZapraszam do kontaktu telefonicznego w celu umówienia wizyty.\nAria Warsaw Premium Real Estate\n\nPowyższa oferta ma charakter informacyjny i nie stanowi oferty handlowej w rozumieniu art. 66 §1 Kodeksu Cywilnego* * *Mokotów
8NoneNonehttps://www.otodom.pl/hpr/pl/oferta/powisle-38m2-al-3-maja-2-pokoje-cena-z-czynszem-ID4w5Tn0NonePowiśle 38m2, Al.3 Maja,2 pokoje - cena z czynszem3 300 zł\n/miesiąc37m²\n2 pokoje5/10miejskiedo zamieszkania2025-02-25Noneprywatnybalkon\noddzielna kuchniaSolec, Śródmieście, Warszawa, mazowieckie52.23468621.032612False1975takblokteren zamknięty\nmonitoring / ochronalodówka\nmeble\nkuchenka\npralkaNonedrzwi / okna antywłamaniowe\ndomofon / wideofonWarszawskie Powiśle. U zbiegu Al. 3 Maja i ul. Solec. W pobliżu Mostu Poniatowskiego. Dwupokojowe mieszkanie o powierzchni 37 m2. Kuchnia otwarta na większy pokój. Bardzo widne i słoneczne, od strony zachodniej. Pokoje ok. 16m i 11 m2. Kuchnia w pełni wyposażona. W mniejszym pokoju bardzo dużo szaf wnękowych. 5 piętro. Duża loggia.\nLokal przeznaczony dla spokojnej jednej osoby lub pary. Budynek ogrodzony, wejścia na kody).\nŚwietna komunikacja ze ścisłym Śródmieściem. 1-2 przystanki spod domu (tramwaj lub autobus). 6min piechotą do stacji metra Centrum Nauki Kopernik. 10 min piechotą od Uniwersytetu Warszawskiego. Dworzec PKP Powiśle 2 min drogi. Wokół liczne parki, ścieżki rowerowe, sklepy, kawiarnie.\nKaucja 1 miesięczna.\nMieszkanie dla 1 osoby lub pary.\nCena do negocjacji.\nKontakt i szczegóły: Skontaktuj sięŚródmieście
9NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/bezposrednio-mieszkanie-2-pokoje-nowy-blok-ursus-ID4wbBw0NoneBezpośrednio mieszkanie 2 pokoje - nowy blok URSUS3 300 zł\n/miesiąc45m²\n2 pokoje\ntylko dla niepalących5/7miejskiedo zamieszkaniaNone4 000 złprywatnybalkon\ngaraż/miejsce parkingowe\npiwnica\ntylko dla niepalących\npom. użytkoweOsiedle Ursus Centralny, Szamoty, Ursus, Warszawa, mazowieckie52.20011820.880443False2023takapartamentowiecmonitoring / ochronazmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\npralkaNonedomofon / wideofonWynajmę bezpośrednio dwupokojowe mieszkanie 45 m2 na nowym osiedlu Ursus Centralny.\nDoskonała lokalizacja, w okolicy coraz więcej punktów usługowych i handlowych.\nBardzo dobra komunikacja - blisko stacja kolejowa, autobusy oraz dla zmotoryzowanych trasa S8.\nZdjęcia przedstawiają aktualny stan lokalu.\nAneks kuchenny wyposażony w sprzęt AGD: płyta indukcyjna, piekarnik, zmywarka i lodówka.\nW sypialni (oddzielny pokój) znajduje się duża szafa oraz łóżko 140x200 cm.\nW salonie jest sofa, komoda, stolik oraz niewielki stół z krzesłami.\nW łazience prysznic i pralka.\nNa piętrze znajdują się łącznie 3 lokale, zatem nie ma "kolejek" do windy.\nW razie potrzeby do wykorzystania wózkarnia.\nWidok na wschód. Piętro V.\nMieszkanie dostępne od zaraz.\nDo czynszu (3300 pln/msc) należy doliczyć opłaty administracyjne (około 700 pln/msc).\nW cenie wygodne miejsce postojowe w garażu podziemnym oraz komórka lokatorska w hali garażowej.\nKaucja wynosi 4000 pln.\nInternet i telewizja kablowa we własnym zakresie.\nMieszkanie dla osób niepalących, bez zwierząt.\nPośrednikom i agencjom dziękuję za kontakt.\nOsoby zainteresowane zapraszam do kontaktu po godzinie 17.Ursus
added_dtlast_updatelinkexpiredexpired_datetitlerent_pricearea_room_numfloorogrzewanieflat_conditionavailable_fromdepositadvertiser_typeadditional_informationlocationlatitudelongitudeapproximate_coordinatesyear_of_constructionelevatorbuilding_typesecurityequipmentutilitiessafeguardsadv_descriptiondistrict
208NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/mieszkanie-z-ogrodkiem-przy-hali-koszyki-ID4w68J0NoneMieszkanie z ogródkiem przy Hali Koszyki!4 500 zł\n/miesiąc27.5m²\n2 pokojeparter/5miejskiedo zamieszkaniaNone5 000 złbiuro nieruchomościtaras\ngaraż/miejsce parkingoweul. Emilii Plater, Śródmieście Północne, Śródmieście, Warszawa, mazowieckie52.22883721.005157False2023niekamienicateren zamknięty\nmonitoring / ochronazmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\ntelewizor\npralkaNonedrzwi / okna antywłamaniowe\ndomofon / wideofonOferujemy do wynajęcia eleganckie mieszkanie w nowoczesnej kamienicy zlokalizowanej w sercu Warszawy, przy ul. Emilii Plater, tuż obok Hali Koszyki. Dwupokojowe mieszkanie zachwyca klimatycznym wnętrzem, które łączy nowoczesny design z funkcjonalnością.\nDo dyspozycji mieszkańców jest również urokliwy taras, idealny na relaks czy spotkania na świeżym powietrzu. Dodatkowym atutem jest miejsce postojowe w garażu podziemnym, dostępne za dopłatą 500 zł/mies.\nLokalizacja w samym centrum Warszawy zapewnia wygodny dostęp do wszystkich atrakcji stolicy, w tym restauracji, sklepów i kulturalnych punktów, co sprawia, że jest to idealna propozycja dla osób ceniących komfort i bliskość miejskich udogodnień.\nSerdecznie zapraszam do kontaktu!Śródmieście
209NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/stare-miasto-mieszkanie-bezposrednio-ID4waM50NoneStare Miasto Mieszkanie Bezpośrednio3 600 zł\n/miesiąc36m²\n2 pokoje2/3miejskiedo zamieszkaniaNone5 000 złprywatnypiwnicaul. Franciszkańska, Nowe Miasto, Śródmieście, Warszawa, mazowieckie52.2535121.006833False1948niekamienicateren zamkniętylodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\npralkatelewizja kablowa\ninternetdomofon / wideofonOpis Mieszkania\n\nDo wynajęcia bezpośrednio mieszkanie o powierzchni 36 m², które składa się z:\nHolu z szafami w zabudowie\nKuchni otwartej na przestronny, jasny salon\nSypialni z dwuosobowym łóżkiem, oddzielonej ścianą\nŁazienki z prysznicem\nMieszkanie znajduje się w bardzo cichej i urokliwej okolicy, tuż przy rynku Nowego Miasta.\nBudynek\n\nMieszkanie usytuowane jest na 2. piętrze trzypiętrowego budynku, położonego przy spokojnej i cichej ulicy Franciszkańskiej, w niedalekiej odległości od Rynku Starego Miasta i Barbakanu.\nLokalizacja\n\nWarszawskie Stare Miasto to najstarsza część stolicy, pełna historycznego uroku. Mieszkanie jest idealne dla pary lub singla, którzy poszukują miejsca z duszą w samym sercu miasta. Lokalizacja zapewnia dostęp do wszystkich atrakcji Starego Miasta oraz doskonałe połączenia komunikacyjne z resztą miasta dzięki licznym liniom autobusowym i tramwajowym.\nOpłaty\nCena wynajmu: 3700 PLN miesięcznie + czynsz administracyjny (600 PLN) + media\nWszystkich zainteresowanych zapraszamy do kontaktu z Elżbietą\nAPARTMENT\n\nWe offer for rent directly an apartment with an area of 36 m², which consists of:\nBright living room with bright open kitchen\nA bedroom with a double bed, separated by a wall\nBathrooms with shower\nBuilding\n\nThe apartment is located on the 2nd floor of a three-story building, located on a peaceful and quiet Franciszkańska street, close to the Old Town Square and the Barbican.\nLocation\n\nWarsaw's Old Town is the oldest part of the capital, full of historical charm. The apartment is perfect for a couple or a single person who is looking for a place with soul in the heart of the city. The location provides access to all the attractions of the Old Town and excellent transport connections with the rest of the city thanks to numerous bus and tram lines.\nPRICING\nPrice 3,600 PLN per month + admin fees (590 PLN) + utilities\nIf you are interested, please contact Miss ElaŚródmieście
210NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/zlota-44-125m2-43-pietro-3-pok-ID4wbcn0NoneZłota 44! 125m2 ! 43 piętro! 3 pok!24 999 zł\n/miesiąc125m²\n3 pokoje> 10/54miejskiedo zamieszkania2025-02-28Nonebiuro nieruchomościgaraż/miejsce parkingowe\npom. użytkoweul. Złota, Śródmieście Północne, Śródmieście, Warszawa, mazowieckie52.23122121.002395False2017takapartamentowiecmonitoring / ochronamebleinternetNoneMam zaszczyt zaprezentować Państwu ofertę wynajmu wyjątkowego apartamentu w najbardziej prestiżowym budynku w Polsce Złota 44.\nW mojej ofercie ponad 20 ofert apartamentów (umeblowanych oraz nieumeblowanych) na Złotej 44, umów się na prezentacje, a na pewno będę miał Twój wymarzony apartament.\n\nOpis nieruchomości:\n✅ Powierzchnia: ok. 125m²\n✅ Układ: 3 pokoje – przestronny salon z aneksem kuchennym, dwie sypialnie, 2 łazienki, garderoba\n✅ Wyposażenie: Pełne umeblowanie i sprzęt AGD klasy premium\n✅ Wykończenie: Wysoki standard – naturalne materiały, designerskie wnętrza, inteligentny system zarządzania\n✅ Dodatkowe udogodnienia: miejsce parkingowe w garażu podziemnym\nLuksusowy budynek i udogodnienia:\n Strefa wellness (basen, sauna, jacuzzi)\n Siłownia\n Kino dla mieszkańców\n Ekskluzywna strefa lounge\n Całodobowa recepcja i ochrona\nIdealne miejsce dla osób ceniących komfort, prestiż i wyjątkową lokalizację w samym sercu Warszawy!\n Zapraszam do kontaktu w celu uzyskania szczegółowych informacji i umówienia prezentacji.\nApartament jest w pełni wykończony, umeblowany i gotowy do zamieszkania.\n\nCENA:\n24 999 PLN - czynsz najmu\n4 000 PLN - opłaty administracyjne\n\nW mojej ofercie ponad 20 ofert apartamentów (umeblowanych oraz nieumeblowanych) na Złotej 44, umów się na prezentacje, a na pewno będę miał Twój wymarzony apartament.\nZainteresowany? Skontaktuj się z nami pod numerem Skontaktuj się lub napisz nam maila poprzez formularz kontaktowy dostępny w ogłoszeniu.\nI have the honor to present you the offer of renting a unique apartment in the most prestigious building in Poland. Złota 44.\n\nBUILDING:\n\nOn the premises of the building, exclusive use of residents of Zlota 44 is 1,400 m2 of recreation floor, on which we find a 25 m swimming pool, large gyms, two Finnish saunas steam room, jacuzzi with a view of the Palace of Culture, garden with an area of 800 m2, common part for rest and chillout, two meeting rooms for meeting with clients, wine cellar and a private cinema room with a simulator for golf.\n\nAPARTMENT:\n\nA beautiful 3 room apartment furnished in the highest premium standard, located on the SUPREME top floors of the most prestigious building in Poland Złota 44. The apartment offers a beautiful view of the center of Warsaw, the Palace of Culture. The apartment is fully finished, furnished and ready to move.\nThe apartment includes:\n- a dressing room;\n- laundry;\n- bathroom with a bathtub\n- a bathroom with a large shower and two washbasins;\n- office;\n- a bedroom ;\n- spacious living room with dining room and kitchen;\n\nPRICE:\n24 999 PLN - czynsz najmu\n4 000 PLN - opłaty administracyjne\nZainteresowany? Skontaktuj się z nami pod numerem Skontaktuj się lub napisz nam maila poprzez formularz kontaktowy dostępny w ogłoszeniu.Śródmieście
211NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/kawalerka-bemowo-ul-bolkowska-ID4waNB0NoneKawalerka Bemowo ul. Bolkowska2 950 zł\n/miesiąc27m²\nWynajmę również studentom\n1 pokój\ntylko dla niepalących> 10/11miejskiedo zamieszkania2025-03-033 500 złprywatnytylko dla niepalących\noddzielna kuchniaul. Bolkowska, Górce, Bemowo, Warszawa, mazowieckie52.2403620.914151FalseNonetakblokNonezmywarka\nlodówka\nmeble\nkuchenka\npralkainternetdrzwi / okna antywłamaniowe\ndomofon / wideofonDo wynajęcia kawalerka o powierzchni 27 m2 w świetnej lokalizacji - ul. Bolkowska 10 - pod blokiem Lidl i wiele punktów usługowych, metro Bemowo - 2 minuty, Ratusz Bemowo - 3 minuty. Kawalerka jest w pełni umeblowana, po niedawnym remoncie. Znajduje się na 11 piętrze - do 10 piętra jest winda. Świetna komunikacja z centrum Warszawy. W mieszkaniu dostępny jest szybki Internet. Mieszkanie jest wolne od 3 marca. Koszt wynajmu: 2950 zł + czynsz 550 zł ( zawiera zaliczki na wodę i ogrzewanie). Wymagana kaucja zwrotna w wysokości 3500 zł.Bemowo
212NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/metro-umeblowane-wysoki-standard-ID4waJx0NoneMetro, umeblowane, wysoki standard4 300 zł\n/miesiąc50m²\n2 pokoje6/7miejskiedo zamieszkaniaNoneNonebiuro nieruchomościbalkonul. Wiktorska, Stary Mokotów, Mokotów, Warszawa, mazowieckie52.19862521.010319False2007takapartamentowiecmonitoring / ochronamebletelewizja kablowa\ninternetNoneFor English scroll down\nKomfortowe i nowoczesne mieszkanie na Mokotowie, bardzo blisko stacji metra Racławicka. W sąsiedztwie znajdują się: parki (Park Dreszera, Pola Mokotowskie), korty tenisowe oraz centrum sportowo-rekreacyjne Wodny Park (baseny, jacuzzi, sauna, squash, bilard, kręgielnia, Spa & Wellness).\nMieszkanie jest w pełni umeblowane i wyposażone, i składa się z: salonu z aneksem kuchennym, jednej sypialni oraz łazienki z prysznicem.\nMieszkanie wyposażone jest w rolety zewnętrzne we wszystkich oknach.\nNajemcy dodatkowo płacą za prąd oraz czynsz administracyjny (około 700 zł/miesiąc), obejmujący zaliczki na wodę i ogrzewanie.\n.\nComfortable and modern apartment in Mokotów, very close to Racławicka metro station. In the neighborhood there are: parks (Dreszera Park, Pola Mokotowskie Park), tennis courts and sport and recreation centre Wodny Park (with swimming pools, squash, SPA & Wellness, etc).\nThe apartment is fully furnished and equipped, and consists of: a living room with a kitchenette, one bedroom and a bathroom with shower.\nThe apartment is equipped with external blinds in all windows.\nTenants additionally pay for electricity and the administrative fee (PLN 700/ a month) which includes advance payments for water and heating.\nTreść niniejszego ogłoszenia nie stanowi oferty handlowej w rozumieniu Kodeksu Cywilnego.\n.\nThe content of this announcement does not constitute an offer within the meaning of the Polish Civil Code.\nOferta wysłana z programu dla biur nieruchomości ASARI CRM ()Mokotów
214NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/ok-placu-zbawiciela-4-pokoje-kuchnia-jadalnia-ID4wbEV0NoneOk. Placu Zbawiciela, 4 pokoje, kuchnia, jadalnia.4 300 zł\n/miesiąc83m²\nWynajmę również studentom\n4 pokoje1/4miejskiedo zamieszkania2025-03-015 000 złbiuro nieruchomościbalkon\noddzielna kuchniaul. Jaworzyńska, Śródmieście Południowe, Śródmieście, Warszawa, mazowieckie52.21896721.016259False1936takkamienicaNonezmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\ntelewizor\npralkainternetdomofon / wideofonDo wynajęcia czteropokojowe mieszkanie w kamienicy w samym centrum Warszawy.\nZnakomita lokalizacja tuż przy Metrze Politechnika ( dosłownie dwie minuty), w pobliżu placu Zbawiciela.\nPomiędzy ulicami Mokotowską a Waryńskiego, przy ślepej kameralnej ulicy Jaworzyńskiej.\nZe względu na lokalizację i rozkład mieszkania może to być idealne miejsce dla kilku studentów,\n kilkuosobowej rodziny lub dla firmy chcącej mieć biuro w centrum miasta.\nMieszkanie składa się z kuchni z oddzielną jadalnią, trzech sypialni, niedużego salonu i łazienki.\nDodatkowo dwa nieduże balkony.\nWejście do jednej sypialni przez salon. Mieszkanie umeblowane jak na zdjęciach.\nLokal po remoncie, z klimatem starej Warszawy. Co ważne w kamienicy jest winda.\nRok temu kamienica zyskała nową elewację.\nDoskonała lokalizacja Metro Politechnika, tramwaje i autobusy zapewnią nam sprawną komunikacje z każdym zakątkiem miasta. Bliskość kawiarni, restauracji np. przy Placu Zbawiciela, teatrów, kin, parków, modnych butików sprawia, że jest to idealne miejsce dla osób chcących korzystać z życia miejskiego jakie oferuje stolica.\nDla zmotoryzowanych możliwość wynajęcia miejsca w garażu podziemnym tuż obok budynku.\nKoszty:\nCzynsz najmu - 4300\nCzynsz administracyjny ok 1550 ( przy czterech osobach)\nKaucja - 5000\nPrąd i gaz ( kuchenka) zgodnie z własnym zużyciem.\nProwizja biura jednorazowo\nSerdecznie zapraszam Dorota JackiewiczŚródmieście
215NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/mlociny-nowoczesne-parking-podziemny-ID4wbOV0NoneMłociny / Nowoczesne / Parking Podziemny3 700 zł\n/miesiąc40m²\n2 pokoje3/6miejskiedo zamieszkania2025-02-284 000 złbiuro nieruchomościbalkon\ngaraż/miejsce parkingoweul. Sokratesa, Wawrzyszew, Bielany, Warszawa, mazowieckie52.2833320.92699FalseNonetakapartamentowiecmonitoring / ochronameble\npiekarnik\nlodówka\npralka\nzmywarkainternetdomofon / wideofonOferuję na wynajem przestronne mieszkanie o powierzchni 40 m2. Mieszkanie znajduje się na warszawskich Bielanach na ulicy Sokratesa, idealne dla osób ceniących sobie wygodę i komfort. Miejsce parkingowe w garażu podziemnym w cenie!\n\nNa powierzchnię składa się:\n- Salon z aneksem kuchennym.\n- Sypialnia.\n- Łazienka.\n- Hol.\n- Balkon.\n\nLokalizacja:\nW pobliżu znajdują się przystanki autobusowe i tramwajowe, a także stacja metra Młociny, co umożliwia szybki dojazd do centrum Warszawy w około 20 minut. W bezpośrednim sąsiedztwie dostępne są liczne sklepy, takie jak Żabka, kawiarnie, restauracje oraz centrum handlowe Galeria Młociny. Bliskość terenów rekreacyjnych, takich jak Las Bielański, Las Młociński, Kampinoski Park Narodowy czy Stawy Brustmana, sprawia, że lokalizacja jest idealna dla osób ceniących aktywny tryb życia.\n\nOpłaty:\n- 3700 zł + czynsz administracyjny (790 zł) + energia elektryczna.\n- Kaucja 4000 zł.\n\nUmowa w formie Najmu okazjonalnego.\n\nSerdecznie zapraszam do kontaktu w celu umówienia się na prezentację mieszkania oraz uzyskania dodatkowych informacji!\n\nW swojej ofercie posiadamy również dodatkowe usługi takie jak: projektowanie i remonty wnętrz wraz z ich nadzorem, usługę zarządzania najmem oraz doradztwo kredytowe. Zapraszamy do kontaktu, chętnie udzielimy więcej informacji!Bielany
216NoneNonehttps://www.otodom.pl/hpr/pl/oferta/mokotow-2-pokoje-garaz-ID4wbhB0NoneMokotów/2 pokoje/garaż/3 500 zł\n/miesiąc47.72m²\n2 pokoje\ntylko dla niepalących4/6miejskieNone2025-04-014 500 złbiuro nieruchomościbalkon\ngaraż/miejsce parkingowe\ntylko dla niepalących\noddzielna kuchnia\npom. użytkoweul. Chełmska, Sielce, Mokotów, Warszawa, mazowieckie52.20220521.042619FalseNonetakapartamentowiecteren zamknięty\nmonitoring / ochronazmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\npralkainternetdomofon / wideofonOferta tylko w naszym biurze - mieszkanie dostępne od 01.04.2025 \n\nAria Warsaw ma zaszczyt zaprezentować na wynajem słoneczne 2 pokojowe mieszkanie o powierzchni 47,72 mkw., zlokalizowane na Dolnym Mokotowie przy ulicy Chełmskiej. Do mieszkania przynależy miejsce postojowe w garażu podziemnym oraz komórka lokatorska.\n\nMieszkanie znajduje się na czwartym piętrze apartamentowca z windą powstałego w 2007 roku. Inwestycja zamknięta z recepcja i ochroną 24h. \n\n\nDużym atutem nieruchomości jest balkon usytuowany od strony wschodniej oraz widok na zielone patio. Powierzchnia przestronna z fajnym układem pomieszczeń i stwarza duże możliwości aranżacji mieszkania tj. połączenia osobnej kuchni z salonem. Mieszkanie jasne, słoneczne z dobrą energią wyczuwalną zaraz po wejściu. Na podłodze drewniany parkiet w bardzo dobrym stanie, na ścianach gładzie. Mieszkanie czyste i zadbane. W cenie mieszkania pozostaje aneks kuchenny oraz łazienka umeblowana i wyposażona. \n\n\nMieszkanie składa się z:\n- Przestronny salon z wyjściem na balkon\n\n- Kuchnia - meble kuchenne, zmywarka, płyta, piekarnik \n- Sypialnia - duża szafa, łóżko z materacem \n- Komunikacja \n- Łazienka z prysznicem - pralka \n\n\nLokalizacja: - \nW okolicy znajdują się sklepy spożywcze, lokale gastronomiczne, łatwy dojazd komunikacją miejską do metra i Centrum - niedługo powstanie linia tramwajowa co jeszcze przyspieszy dojazd. Blisko Łazienki Królewskie, Bulwary Wiślane oraz Stadion Legii. \n\nKoszt najmu: \n\n- czynsz najmu 3500 zł\n\n- czynsz administracyjny 730 zł \n\n- garaż plus komórka w cenie najmu \n\nPrąd osobno według licznika\n\nInternet we własnym zakresie \n\nZapraszam do kontaktu telefonicznego w celu umówienia wizyty.\nAria Warsaw Premium Real Estate\n\nPowyższa oferta ma charakter informacyjny i nie stanowi oferty handlowej w rozumieniu art. 66 §1 Kodeksu Cywilnego* * *Mokotów
217NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/2-pokoje-ul-kartograficzna-86a-bialoleka-ID4waPl0None2 pokoje, ul. Kartograficzna 86A, Białołęka2 600 zł\n/miesiąc44m²\n2 pokojeparter/3NoneNoneNoneNonebiuro nieruchomościgaraż/miejsce parkingoweGrodzisk, Białołęka, Warszawa, mazowieckie52.31188621.068045True2015nieapartamentowiecmonitoring / ochronameble\npiekarnik\nlodówka\npralka\nzmywarkaNonedomofon / wideofonOferuję do wynajęcia mieszkanie 2-pokojowe, zlokalizowane przy ul. Kartograficznej 86A, w dzielnicy Białołęka.\n\nNieruchomość usytuowana jest na parterze, posiada ogródek.\n\n\n\nMieszkanie składa się z:\n\n- Sypialni wyposażonej w łóżko sypialniane, komodę, oraz półki\n\n- Garderoby, w której znajduje się regał komorowy, oraz drążki\n\n- Salonu, wyposażonego w meble, stolik, oraz rozkładaną kanapę\n\n- Kuchni wyposażonej w meble kuchenne, zmywarkę, lodówkę, kuchenkę z piekarnikiem\n\n- Łazienki, w której znajduje się wanna, WC, umywalka, oraz meble łazienkowe\n\nW korytarzu znajduje się szafa na ubrania, szafka na buty, oraz komoda.\n\n\n\nWarunki najmu:\n\n- umowa najmu okazjonalnego\n\n- umowa min. 12 msc\n\n- 2600 zł czynsz\n\n- 560 zł opłaty administracyjne\n\n- dodatkowo płatny prąd i gaz Zaliczka 150 PLN\n\n- miejsce parkingowe 100 PLN dodatkowo\n\nMieszkanie wolne od zaraz.\n\n\n\n\n\nKADOM Asset Management Sp. z o.o. zajmuje się zarządzaniem nieruchomościami przeznaczonymi na wynajem długoterminowy.\n\nZarządzamy mieszkaniami oraz lokalami usługowymi.\n\nKADOM Zarządza także budynkami komercyjnymi przeznaczonymi na wynajem.\n\nPod nasza opieką znajduje się ponad 750 nieruchomości na terenie Warszawy.\n\nZapraszamy do współpracy.\n\n::oferta eksportowana z programu mediaRent::Białołęka
218NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/penthouse-miasteczko-wilanow-unikatowy-taras-ID4waRQ0Nonepenthouse | miasteczko wilanów | unikatowy taras25 000 zł\n/miesiąc210m²\n5 pokoi4/4miejskiedo zamieszkania2025-03-0350 000 złbiuro nieruchomościtaras\nbalkon\ngaraż/miejsce parkingoweul. Franciszka Klimczaka, Błonia Wilanowskie, Wilanów, Warszawa, mazowieckie52.16274221.07485False2008takloftNoneklimatyzacjaNoneNoneNIERUCHOMOŚĆ:\n\n\n\nBudynek przy ul. Klimczaka w Warszawie został oddany do użytku w 2008 roku. Na terenie inwestycji znajduje się niewielki plac zabaw dla dzieci oraz rowerownia i wózkownia. Przy głównym wejściu do budynku znajduje się całodobowa ochrona, jest też monitoring.\n\n\n\nPenthouse podzielony jest na dwie strefy - dzienną i prywatną. W części dziennej znajduje się przestronny salon z otwartą kuchnią z wyspą i przeszkloną jadalnią, dodatkowa sypialnia oraz pokój oddzielony od salonu przesuwnymi drzwiami, który może być wykorzystywany jako gabinet lub pokój dla gości. Z salonu wyjście na 2 balkony oraz trójstronny taras o powierzchni około 200m2. W strefie prywatnej dostępnej jedynie dla mieszkańców budynku znajduje się sypialnia główna połączona z garderobą oraz z łazienką z wanną i prysznicem, druga sypialnia z wieloma szafami wnękowymi, łazienka z prysznicem oraz pralnia. Z obu sypialni oraz głównej łazienki również wyjście na taras.\n\n\n\nDo mieszkania przynależą dwa miejsca postojowe w garażu podziemnym.\n\n\n\nSTANDARD WYKOŃCZENIA:\n\n\n\nApartament został wykończony w bardzo wysokim standardzie, z dbałością o najmniejszy szczegół. Duże, panoramiczne okna sprawiają, że mieszkanie jest bardzo dobrze doświetlone, zaś świetnie dobrana drewniana podłoga, barwy ścian i mebli podkreślają niezwykły charakter miejsca. W kuchni znajduje się sprzęt renomowanych firm, w łazienkach wysokiej klasy armatura, która świetnie koresponduje z piękną ceramiką oraz wieloma lustrami powiększającymi optycznie przestrzeń, ocieplającym wnętrze światłem czy też szafkami w zabudowie. W mieszkaniu wiele przestronnych szaf wnękowych wykonanych na specjalne zamówienie. Apartament jest klimatyzowany, w nieruchomości zastosowano również ogrzewanie podłogowe.\n\n\n\nWAŻNE INFORMACJE:\n\n\n\nDodatkowe opłaty: prąd, woda, ogrzewanie\n\n\n\nOKOLICA:\n\n\n\nMiasteczko Wilanów to jedna z najbardziej pożądanych przez klientów lokalizacji - na jej terenie znajduje się wiele restauracji, kawiarni, sklepów czy też placówek medycznych i oświatowych. W bliskiej odległości znajduje się centrum handlowe Plac Vogla oraz Sadyba Best Mall, w pobliżu liczne tereny rekreacyjne takie jak jeziorko Wilanowskie, parki (Wilanów, Powsin, Morysin), sieć atrakcyjnych turystycznie ścieżek rowerowych, pole golfowe, a także siłownie, baseny, sklepy i restauracje.\n\n\n\n=====\n\n\n\nJako agencja nieruchomości pobieramy wynagrodzenie.\n\n\n\nPrzedstawiona wyżej propozycja nie jest ofertą handlową w rozumieniu przepisów prawa.\n\n\n\nW przypadku zgłoszenia telefonicznego lub wiadomości, przetwarzamy dane osobowe zgodnie z RODO w celu przedstawienia oferty.\n\n\n\n\nPROPERTY:\n\n\n\nThe building on Klimczaka Street in Warsaw was completed in 2008. The development features a small playground for children, a bicycle storage room, and a stroller storage area. At the main entrance, there is 24/7 security and surveillance monitoring.\n\n\n\nThe penthouse is divided into two zones: a daytime zone and a private zone. The daytime area includes a spacious living room with an open kitchen featuring an island and a glassed-in dining area, an additional bedroom, and a room separated from the living room by sliding doors, which can be used as an office or guest room. The living room opens onto two balconies and a three-sided terrace of approximately 200 sqm. The private zone, accessible only to residents of the building, includes a master bedroom with a walk-in closet and an en-suite bathroom with a bathtub and shower, a second bedroom with ample built-in closets, a bathroom with a shower, and a laundry room. Both bedrooms and the main bathroom also have access to the terrace.\n\n\n\nThe apartment comes with two parking spaces in the underground garage.\n\n\n\nFINISHING STANDARD:\n\n\n\nThe apartment has been finished to a very high standard, with attention to every detail. Large panoramic windows ensure excellent natural lighting, while the beautifully chosen wooden flooring, wall colors, and furniture emphasize the unique character of the property. The kitchen is equipped with appliances from renowned brands, and the bathrooms feature high-quality fittings, complementing the elegant ceramic tiles and numerous mirrors that visually enlarge the space. The built-in lighting and cabinetry add warmth to the interior. The apartment also boasts plenty of spacious custom-made built-in closets. It is air-conditioned and features underfloor heating.\n\n\n\nIMPORTANT INFORMATION:\n\n\n\nAdditional payments: electricity, water, heating\n\n\n\nNEIGHBORHOOD:\n\n\n\nMiasteczko Wilanów is one of the most sought-after locations, offering numerous restaurants, cafes, shops, medical facilities, and educational institutions. Nearby are the Plac Vogla and Sadyba Best Mall shopping centers, as well as several recreational areas, such as Wilanowskie Lake, parks (Wilanów, Powsin, Morysin), a network of tourist-friendly cycling trails, a golf course, gyms, swimming pools, shops, and restaurants.\n\n\n\n=====\n\n\n\nAs a real estate agency, we charge a commission.\n\n\n\nThe above proposal is not a commercial offer within the meaning of the law.\n\n\n\nIn the case of contact via telephone or message, we process personal data in accordance with the GDPR in order to present an offer.Wilanów